python如何将字典写入json文件_python字典数据保存为JSON文件教程（字典.文件.写入.如何将.保存为...）

使用json模块的dump()方法可将字典写入JSON文件，配合ensure_ascii=False和encoding='utf-8'解决中文编码问题；datetime等非序列化对象需通过default函数或自定义JSONEncoder转换；处理大文件时可用ijson库实现流式解析，降低内存占用。

python如何将字典写入json文件_python字典数据保存为json文件教程

Python中将字典写入JSON文件，核心在于使用

json

模块的

dump()

或

dumps()

方法。

dump()

直接将字典写入文件，而

dumps()

则将字典转换为JSON字符串。

解决方案：

import json

# 示例字典
data = {
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "city": "北京"
}

# 写入JSON文件
def write_json_file(data, filename="data.json"):
    """
    将Python字典写入JSON文件。
    """
    try:
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4) # indent参数用于美化JSON格式，ensure_ascii=False处理中文
        print(f"数据已成功写入到 {filename}")
    except Exception as e:
        print(f"写入JSON文件时发生错误: {e}")

# 调用函数
write_json_file(data)

# 或者使用 dumps() 方法，将字典转换为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_string)

如何处理JSON文件写入时的编码问题？

编码问题是JSON操作中常见的坑。默认情况下，

json.dump()

会将非ASCII字符转义为Unicode码点，这会导致中文显示为

\uXXXX

的形式。解决办法是在

json.dump()

中设置

ensure_ascii=False

。此外，打开文件时务必指定

encoding='utf-8'

，确保文件以UTF-8编码保存。

如果字典中包含datetime对象，如何序列化？

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Python的

datetime

对象无法直接被JSON序列化。我们需要自定义序列化方法，将

datetime

对象转换为字符串。

import json
from datetime import datetime

def datetime_converter(o):
    if isinstance(o, datetime):
        return o.isoformat()
    raise TypeError("Object of type '%s' is not JSON serializable" % type(o).__name__)

data = {
    "event": "会议",
    "time": datetime.now()
}

# 使用default参数指定转换函数
json_string = json.dumps(data, default=datetime_converter, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_string)

# 或者，可以自定义一个JSONEncoder
class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)

json_string = DateTimeEncoder().encode(data)
print(json_string)

如何处理JSON文件过大的情况？

当处理大型JSON文件时，一次性加载到内存可能导致性能问题。这时可以考虑使用

ijson

库进行流式处理。

ijson

允许你逐块解析JSON数据，从而降低内存占用。

import ijson

# 从文件中逐个解析 JSON 对象
with open('large.json', 'r') as f:
    for record in ijson.items(f, 'records.item'):  # 'records.item' 是 JSON 数据的路径
        print(record)
        # 在这里处理每个 record

此外，还可以考虑使用gzip压缩JSON文件，减小文件大小，但需要在读取时进行解压。

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