如何将JSON数据写入文件？

data是一个 Python 字典。在写入之前，需要将其编码为 JSON。

使用它来获得最大的兼容性（Python 2 和 3）：

import json
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

在现代系统（即 Python 3 和 UTF-8 支持）上，您可以使用以下命令编写更好的文件：

import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

请参阅 json 文档。

要获取 utf8 编码的文件，而不是 Python 2 接受的答案中的 ascii 编码文件，请使用：

import io, json
with io.open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
  f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False))

Python 3 中的代码更简单：

import json
with open('data.txt', 'w') as f:
  json.dump(data, f, ensure_ascii=False)

在 Windows 上，参数 to 仍然是必要的。encoding='utf-8'open

为避免在内存中存储数据的编码副本（结果），并在 Python 2 和 3 中输出 utf8 编码的字节串，请使用：dumps

import json, codecs
with open('data.txt', 'wb') as f:
    json.dump(data, codecs.getwriter('utf-8')(f), ensure_ascii=False)

codecs.getwriter 调用在 Python 3 中是多余的，但在 Python 2 中是必需的

---

可读性和大小：

使用可读性更好，尺寸更小：ensure_ascii=False

>>> json.dumps({'price': '€10'})
'{"price": "\\u20ac10"}'
>>> json.dumps({'price': '€10'}, ensure_ascii=False)
'{"price": "€10"}'

>>> len(json.dumps({'абвгд': 1}))
37
>>> len(json.dumps({'абвгд': 1}, ensure_ascii=False).encode('utf8'))
17

通过向 或 的参数添加标志（如 dinos66 所建议）来进一步提高可读性。这样，您将在 json 文件中获得一个很好的缩进排序结构，但代价是文件大小略大。indent=4, sort_keys=Truedumpdumps

我会对上述答案稍作修改，即编写一个人眼可以更好地阅读的美化 JSON 文件。为此，使用 4 个空格字符传递 as，您就可以开始了。还要注意确保 ascii 代码不会写入 JSON 文件中：sort_keysTrueindent

with open('data.txt', 'w') as out_file:
     json.dump(json_data, out_file, sort_keys = True, indent = 4,
               ensure_ascii = False)

对于那些试图抛弃希腊语或其他“异国情调”语言的人，比如我，但也遇到了奇怪的字符（unicode错误），如和平符号（\u262E）或其他通常包含在json格式数据中的东西，如Twitter的，解决方案可能如下（sort_keys显然是可选的）：

import codecs, json
with codecs.open('data.json', 'w', 'utf8') as f:
     f.write(json.dumps(data, sort_keys = True, ensure_ascii=False))

使用 JSON 将数据写入文件，使用 json.dump（） 或 json.dumps（） 使用。 像这样写以将数据存储在文件中。

import json
data = [1,2,3,4,5]
with open('no.txt', 'w') as txtfile:
    json.dump(data, txtfile)

列表中的此示例存储到文件中。

我没有足够的声誉来添加评论，所以我只是在这里写下我对这个烦人的 TypeError 的一些发现：

基本上，我认为这只是 Python 2 中函数中的一个错误 - 它无法转储包含非 ASCII 字符的 Python（字典/列表）数据，即使您使用参数打开文件也是如此。（即无论你做什么）。但是，适用于 Python 2 和 3。json.dump()encoding = 'utf-8'json.dumps()

为了说明这一点，跟进 phihag 的回答：如果包含非 ASCII 字符，则他的答案中的代码在 Python 2 中会中断，但有例外。（Python 2.7.6，Debian）：TypeError: must be unicode, not strdata

import json
data = {u'\u0430\u0431\u0432\u0433\u0434': 1} #{u'абвгд': 1}
with open('data.txt', 'w') as outfile:
    json.dump(data, outfile)

但是，它在 Python 3 中工作正常。

json.dump(data, open('data.txt', 'wb'))

使用 Python 2+3 读取和写入 JSON 文件;适用于 Unicode

# -*- coding: utf-8 -*-
import json

# Make it work for Python 2+3 and with Unicode
import io
try:
    to_unicode = unicode
except NameError:
    to_unicode = str

# Define data
data = {'a list': [1, 42, 3.141, 1337, 'help', u'€'],
        'a string': 'bla',
        'another dict': {'foo': 'bar',
                         'key': 'value',
                         'the answer': 42}}

# Write JSON file
with io.open('data.json', 'w', encoding='utf8') as outfile:
    str_ = json.dumps(data,
                      indent=4, sort_keys=True,
                      separators=(',', ': '), ensure_ascii=False)
    outfile.write(to_unicode(str_))

# Read JSON file
with open('data.json') as data_file:
    data_loaded = json.load(data_file)

print(data == data_loaded)

json.dump 参数说明：

• indent：使用 4 个空格缩进每个条目，例如，当启动新词典时（否则所有字典都将在一行中），
• sort_keys：对字典的键进行排序。如果您想将 json 文件与差异工具进行比较/将它们置于版本控制之下，这将非常有用。
• separators：防止 Python 添加尾随空格

带包裹

看看我的实用程序包 mpu，了解一个超级简单易记的：

import mpu.io
data = mpu.io.read('example.json')
mpu.io.write('example.json', data)

创建的 JSON 文件

{
    "a list":[
        1,
        42,
        3.141,
        1337,
        "help",
        "€"
    ],
    "a string":"bla",
    "another dict":{
        "foo":"bar",
        "key":"value",
        "the answer":42
    }
}

常见文件结尾

.json

选择

• CSV：超级简单的格式（读写）)
• JSON：非常适合编写人类可读的数据;非常常用（读写）)
• YAML：YAML 是 JSON 的超集，但更易于阅读（读写，JSON 和 YAML 的比较)
• pickle：Python 序列化格式（读写）)
• MessagePack（Python 包）：更紧凑的表示形式（读写)
• HDF5（Python 包）：适用于矩阵（读写）)
• XML：也存在*叹息*（读写)

对于您的应用程序，以下几点可能很重要：

• 支持其他编程语言
• 读/写性能
• 紧凑性（文件大小）

另请参阅：数据序列化格式的比较

如果你正在寻找一种制作配置文件的方法，你可能想阅读我的短文 Python 中的配置文件

如果您尝试使用 JSON 格式将 Pandas DataFrame 写入文件，我建议您这样做

destination='filepath'
saveFile = open(destination, 'w')
saveFile.write(df.to_json())
saveFile.close()

之前所有的答案都是正确的，这里有一个非常简单的例子：

#! /usr/bin/env python
import json

def write_json():
    # create a dictionary  
    student_data = {"students":[]}
    #create a list
    data_holder = student_data["students"]
    # just a counter
    counter = 0
    #loop through if you have multiple items..         
    while counter < 3:
        data_holder.append({'id':counter})
        data_holder.append({'room':counter})
        counter += 1    
    #write the file        
    file_path='/tmp/student_data.json'
    with open(file_path, 'w') as outfile:
        print("writing file to: ",file_path)
        # HERE IS WHERE THE MAGIC HAPPENS 
        json.dump(student_data, outfile)
    outfile.close()     
    print("done")

write_json()

接受的答案很好。但是，我遇到了“不是 json 可序列化”错误。

这是我修复它的方法 替换为输出：open("file-name.json", 'w')

output.write(str(response))

虽然这不是一个好的修复方法，因为它创建的 json 文件不会有双引号，但如果您正在寻找快速和肮脏的，那就太好了。

JSON 数据可以写入文件，如下所示

hist1 = [{'val_loss': [0.5139984398465246],
'val_acc': [0.8002029867684085],
'loss': [0.593220705309384],
'acc': [0.7687131817929321]},
{'val_loss': [0.46456472964199463],
'val_acc': [0.8173602046780344],
'loss': [0.4932038113037539],
'acc': [0.8063946213802453]}]

写入文件：

with open('text1.json', 'w') as f:
     json.dump(hist1, f)

要编写带有缩进的 JSON，“漂亮的打印”：

import json

outfile = open('data.json')
json.dump(data, outfile, indent=4)

此外，如果您需要调试格式不正确的 JSON，并希望获得有用的错误消息，请使用库，而不是（函数应该相同）import simplejsonimport json

这只是对 json.dumps 用法的额外提示（这不是对问题问题的回答，而是对于那些必须转储 numpy 数据类型的人来说的技巧）：

如果字典中有 NumPy 数据类型，需要额外的参数，则将转到 TypeError：类型为“ndarray”的对象不可 JSON 序列化，它还将修复错误，例如：json.dumps()TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    """ Special json encoder for np types """
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (np.int_, np.intc, np.intp, np.int8,
                            np.int16, np.int32, np.int64, np.uint8,
                            np.uint16, np.uint32, np.uint64)):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, (np.float_, np.float16, np.float32,
                              np.float64)):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后运行：

import json

#print(json.dumps(my_data[:2], indent=4, cls=NumpyEncoder)))
with open(my_dir+'/my_filename.json', 'w') as f:
    json.dumps(my_data, indent=4, cls=NumpyEncoder)))

在 np.array（） 的情况下，您可能还希望返回一个字符串而不是列表，因为数组被打印为分布在行上的列表，如果您有大数组或许多数组，这将炸毁输出。需要注意的是：以后从转储的字典中访问项目以将它们作为原始数组取回会更加困难。然而，如果你不介意只有一个数组的字符串，这会使字典更具可读性。然后交换：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()

跟：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return str(obj)

或者只是：

        else:
            return str(obj)

在将字典作为 json 写入文件之前，您必须使用 library 将该字典转换为 json 字符串。json

import json

data = {
    "field1":{
        "a": 10,
        "b": 20,
    },
    "field2":{
        "c": 30,
        "d": 40,
    },
}

json_data = json.dumps(json_data)

您还可以向 json 数据添加缩进以看起来更漂亮。

json_data = json.dumps(json_data, indent=4)

如果要在转换为json之前对键进行排序，

json_data = json.dumps(json_data, sort_keys=True)

您也可以将这两者结合使用。

有关更多功能，请参阅此处的 json 文档

最后，你可以写入一个json文件

f = open('data.json', 'wb')
f.write(json_data)

对于喜欢单行代码的人来说（因此语句不是一种选择），比留下悬空的打开文件描述符更干净的方法可能是使用并执行如下操作：withwrite_textpathlib

pathlib.Path("data.txt").write_text(json.dumps(data))

在某些情况下，在不允许使用语句的上下文中，这可能很方便，例如：

[pathlib.Path(f"data_{x}.json").write_text(json.dumps(x)) for x in [1, 2, 3]]

我并不是说它应该比（而且它可能更慢）更受欢迎，只是另一种选择。with