json.dumps() :是对数据进行编码 #coding=gbk import json dicts={"name":"lucy","sex":"boy"} json_dicts=json.dumps(dicts) print(json_dicts) 输出的结果是: 这样的格式一般都不优美,当数据很多的时候,看得就不是很直观方便,现在用一个参数来对json进行数据格式化输出 使用indent=4 这个参数 用法如下: #coding=gbk import json dicts=...
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f: # indent 超级好用,格式化保存字典,默认为None,小于0为零个空格 f.write(json.dumps(a, indent=4)) # json.dump(a,f,indent=4) # 和上面的效果一样 1. 2. 3. 4. 5. 保存的文件效果: 二. loads 和 load loads和load 反序列化方法...
f.write(json.dumps(a, indent=4)) # json.dump(a,f,indent=4) # 和上面的效果一样 保存的文件效果: 二. loads 和 load loads和load 反序列化方法 loads 只完成了反序列化, load 只接收文件描述符,完成了读取文件和反序列化 查看源码: def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, p...
json.dump(data,file,indent=4) ``` 4.示例代码 下面是一个简单的示例代码,演示了如何读取JSON文件、格式化输出数据并将格式化后的数据写入到新文件中: ```python import json #读取JSON文件 with open('data.json','r')as file: data=json.load(file) #格式化输出JSON数据 formatted_data=json.dumps(data...
[{"a":1,"c":3,"b":2,"e":5,"d":4}] 使用参数让 JSON 数据格式化输出: 实例 #!/usr/bin/python importjson data=[{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}] data2=json.dumps({'a':'Runoob','b':7},sort_keys=True,indent=4,separators=(',',': ')) ...
s = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, ensure_ascii=False) print(s) #dumps:序列化一个对象 sort_keys:根据key排序 indent:以4个空格缩进,输出阅读友好型 ensure_ascii: 可以序列化非ascii码(中文等) dump:将一个对象序列化存入文件 ...
import json d = {'id':'001', 'name':'张三', 'age':'20'} with open('test.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(d, f, indent=4, ensure_ascii=False) 1. 2. 3. 4. 5. 如果我们需要的数据格式为 JSON 格式字符串时,比如:将数据存入数据库,这时则需要用 dumps 方法。
保存为json中文Unicode乱码: 可以看到,中文字符没有乱码,只是出现了反斜杠,此时解决方法应考虑是否进行了二次序列化。 一、原因1 在dump时加入ensure_ascii=False即可解决,即json.dump(json_data, f, indent=4, ensure_ascii=False) 二、原因2 json.dumps(data_dict, ensure_ascii=False)已经进行了序列化,在写...
json.dump(data_dict, f, indent=4) 3、json转DataFrame 直接使用pd.read_json函数读取json格式字符串、json文件,然后转为DataFrame importpandasas pd from io import StringIO # 读取JSON数据为DataFrame对象 json_data = '{"name": ["Alice", "Bob"], "age": [25, 30]}' ...
import json data_dict = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]} # 创建一个test_json.json文件(w: 文件不存在则创建)with open(r'test_json.json', 'w') as f:# indent: 该参数用来控制缩进 用来美化json使其有清晰的层次结构json.dump(data_dict, f, indent=4) ...