json.dump的fp参数

json.dump()的fp参数是一个文件对象，用于指定要将JSON数据写入的文件。这个参数可以是一个文件名的字符串，也可以是一个打开的文件对象。通过指定不同的fp参数，可以将JSON数据写入到不同的文件中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python的JSON用法——dumps的各种参数用法（详细）](https://blog.csdn.net/qq_46293423/article/details/105785007)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

json.dump的参数含义

`json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)`

这个函数接受三个必须的参数:

- `obj`: 要序列化为 JSON 的 Python 对象。

- `fp`: 要写入的文件对象。这个文件对象必须有一个 `write()` 方法，比如一个文件或者一个字符串缓冲。

其他参数:

- `skipkeys`: 布尔值。如果为 True，则忽略字典中不可序列化的键。如果为 False，在遇到这种键时会引发 `TypeError`。默认为 False。

- `ensure_ascii`: 布尔值。如果为 True，则以 ASCII 编码输出。如果为 False，则输出为 UTF-8。默认为 True。

- `check_circular`: 布尔值。如果为 True，则检查循环引用。如果为 False，则不检查。默认为 True。

- `allow_nan`: 布尔值。如果为 True，则允许序列化 `NaN`，`Infinity` 和 `-Infinity`。如果为 False，则在遇到这些值时会引发 `ValueError`。默认为 True。

- `cls`: 可选的类。如果提供了这个参数，则使用这个类的实例来序列化对象。该类必须实现一个 `default()` 方法，接受一个要序列化的对象作为参数，返回一个可以被 JSON 库解析的 Python 对

json.dump参数

`json.dump()`是将Python对象转换为JSON对象并将其写入文件的过程。它的参数包括要转换的Python对象和要写入的文件对象。下面是`json.dump()`的参数：

1. obj：要转换为JSON格式的Python对象。
2. fp：文件指针，指向要写入的文件。
3. skipkeys：如果设置为True，则在转换过程中跳过非字符串键的字典。
4. ensure_ascii：如果设置为False，则输出可以包含非ASCII字符。
5. check_circular：如果设置为False，则可以序列化具有循环引用的对象。
6. allow_nan：如果设置为True，则可以序列化NaN，Infinity和-Infinity。
7. cls：用于编码非JSON类型的对象的编码器类。
8. indent：用于缩进输出的空格数。
9. separators：用于指定分隔符的元组。
10. default：用于在对象中找不到可序列化处理程序时调用的函数。

下面是一个使用`json.dump()`的例子：

import json

data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

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

这个例子将Python字典对象`data`转换为JSON格式并将其写入名为`data.json`的文件中。