Python格式化json
时间: 2023-05-24 12:01:42 浏览: 128
可以使用json模块中的dumps函数来格式化json数据,其中indent参数指定缩进字符数。示例代码如下:
```python
import json
data = {"name": "Tom", "age": 20}
formatted_data = json.dumps(data, indent=4)
print(formatted_data)
```
输出结果如下:
```
{
"name": "Tom",
"age": 20
}
```
相关问题
python格式化json
在Python中,可以使用json模块来格式化JSON数据。具体地,可以使用json.dumps将Python对象编码成JSON字符串,而json.loads则可以将已编码的JSON字符串解码为Python对象。如果想要将JSON数据写入文件,则可以使用json.dump和json.load,需要传入文件描述符进行文件操作。此外,可以使用indent参数来对JSON数据进行格式化,使其更易读。以下是一个示例代码:
```python
import json
# 将Python对象编码成JSON字符串
data = json.dumps({"name": "Tom", "age": 23})
print(data, type(data))
# 将已编码的JSON字符串解码为Python对象
decoded_data = json.loads(data)
print(decoded_data, type(decoded_data))
# 将JSON数据写入文件
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(decoded_data, indent=4))
json.dump(decoded_data, f, indent=4)
```
通过上述代码,可以将Python对象编码为JSON字符串,并将其写入文件。同时,可以使用indent参数来格式化JSON数据,使其更加易读。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
Python 格式化json性能优化
Python 中常用的 JSON 序列化模块是 `json` 模块,它提供了一些方法来序列化 Python 对象为 JSON 格式的字符串,例如 `json.dumps()` 和 `json.dump()`。但是在处理大型数据时,这些方法可能会变得很慢。下面介绍一些优化方法:
1. 使用 `ujson` 模块
`ujson` 是一个 JSON 序列化和反序列化的 Python 第三方库,它比 Python 内置的 `json` 库更快,因为它是用 C 编写的。使用方法几乎和 `json` 库相同,只需要将 `json` 替换为 `ujson` 即可。
2. 分块写入
如果要序列化的数据非常大,可以考虑将数据分块写入文件,而不是将整个 JSON 对象写入文件。这样可以减少内存的使用量,提高性能。示例代码如下:
```python
import json
def write_json_file(data, file_path, chunk_size=10000):
with open(file_path, 'w') as f:
f.write('[')
for i in range(0, len(data), chunk_size):
if i != 0:
f.write(',')
chunk = data[i:i+chunk_size]
json.dump(chunk, f)
f.write(']')
```
这里将数据分为大小为 `chunk_size` 的块,并将每个块分别序列化为 JSON 格式后写入文件。
3. 禁用 ASCII 编码
默认情况下,`json` 库会将 Unicode 字符串编码为 ASCII 字符串,这可能会导致性能下降。可以通过将 `ensure_ascii` 参数设置为 `False` 来禁用 ASCII 编码,从而提高性能。示例代码如下:
```python
import json
data = {"name": "张三", "age": 18}
json.dumps(data, ensure_ascii=False)
```
通过上述优化方法,可以在对大型数据进行 JSON 序列化时提升性能。