如何将 JSON 数据写入文件？

Question

我将 JSON 数据存储在变量 data 中。

我想将其写入文本文件进行测试，这样我就不必每次都从服务器获取数据。

目前，我正在尝试这个：

obj = open('data.txt', 'wb')
obj.write(data)
obj.close

我收到了这个错误：

TypeError: 必须是字符串或缓冲区，而不是字典

如何解决这个问题？

Answer 1

您忘记了实际的 JSON 部分 - data 是一个字典，尚未进行 JSON 编码。写like this 以获得最大的兼容性（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，您可以编写一个更好的文件

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

Answer 2

在接受的 Python 2 答案中获取 utf8 编码文件，而不是 ascii 编码文件使用：

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，open 的 encoding='utf-8' 参数仍然是必需的。

为避免将数据的编码副本存储在内存中（dumps 的结果）并在 Python 2 和 3 中输出 utf8-encoded 字节串，请使用：

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：

ensure_ascii=False 的使用提供了更好的可读性和更小的尺寸：

>>> 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dump 或dumps 的参数添加标志indent=4, sort_keys=True（由dinos66 建议）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，但文件大小会稍大一些。

Answer 3

我会稍微修改一下上述答案，那就是编写一个人眼可以更好地阅读的美化 JSON 文件。为此，将sort_keys 传递为True 和indent，并带有4 个空格字符，您就可以开始了。还要注意确保不会将 ascii 代码写入您的 JSON 文件中：

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

Answer 4

对于那些试图转储希腊语或其他“外来”语言（例如我）但也遇到奇怪字符（例如和平符号 (\u262E) 或其他经常包含在json 格式的数据，例如 Twitter 的，解决方法如下（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))

Answer 5

使用 JSON 将数据写入文件，使用 json.dump() 或 json.dumps()。 像这样写来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)

列表中的这个例子被存储到一个文件中。

Answer 6

我没有足够的声誉来添加 cmets，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 json.dump() 函数中的一个错误 - 它不能转储包含非 ASCII 字符的 Python（字典/列表）数据，甚至您使用encoding = 'utf-8' 参数打开文件。 （即无论你做什么）。但是，json.dumps() 适用于 Python 2 和 3。

为了说明这一点，请跟进 phihag 的回答：如果 data 包含非 ASCII 字符，则他的回答中的代码在 Python 2 中中断，但 TypeError: must be unicode, not str 除外。 （Python 2.7.6，Debian）：

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

但它在 Python 3 中运行良好。

Answer 7

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

Answer 8

用Python 2+3读写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的参数说明：

• indent：使用 4 个空格来缩进每个条目，例如当一个新的字典开始时（否则所有将在一行中），
• sort_keys：对字典的键进行排序。如果您想使用差异工具比较 json 文件/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 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
    }
}

常见的文件结尾

.json

替代方案

• CSV：超级简单的格式 (read & write)
• JSON：非常适合编写人类可读的数据；很常用 (read & write)
• YAML：YAML 是 JSON 的超集，但更易于阅读（read & write、comparison of JSON and YAML）
• pickle：一种 Python 序列化格式 (read & write)
• MessagePack (Python package)：更紧凑的表示 (read & write)
• HDF5 (Python package)：非常适合矩阵 (read & write)
• XML: 也存在 *sigh* (read & write)

对于您的应用程序，以下内容可能很重要：

• 其他编程语言的支持
• 读/写性能
• 紧凑性（文件大小）

另见：Comparison of data serialization formats

如果您正在寻找一种制作配置文件的方法，您可能想阅读我的短文Configuration files in Python

Answer 9

如果您尝试使用 json 格式将 pandas 数据帧写入文件，我建议您这样做

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

Answer 10

之前所有的答案都是正确的，这里是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()

Answer 11

接受的答案很好。但是，我使用它遇到了“不是 json 可序列化”错误。

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

output.write(str(response))

虽然它创建的 json 文件不会有双引号，这不是一个很好的解决方法，但是如果您正在寻找快速和肮脏的东西，那就太好了。

Answer 12

JSON数据可以按如下方式写入文件

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)

Answer 13

要编写带有缩进的 JSON，“漂亮打印”：

import json

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

另外，如果您需要调试格式不正确的 JSON，并希望得到有用的错误消息，请使用 import simplejson 库，而不是 import json（功能应该相同）

Answer 14

将 JSON 写入文件

import json

data = {}
data['people'] = []
data['people'].append({
    'name': 'Scott',
    'website': 'stackabuse.com',
    'from': 'Nebraska'
})
data['people'].append({
    'name': 'Larry',
    'website': 'google.com',
    'from': 'Michigan'
})
data['people'].append({
    'name': 'Tim',
    'website': 'apple.com',
    'from': 'Alabama'
})

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

从文件中读取 JSON

import json

with open('data.txt') as json_file:
    data = json.load(json_file)
    for p in data['people']:
        print('Name: ' + p['name'])
        print('Website: ' + p['website'])
        print('From: ' + p['from'])
        print('')

Answer 15

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 数据类型的人的技巧）：

如果字典中有 NumPy 数据类型，json.dumps() 需要一个额外的参数，credit 转到 TypeError: Object of type 'ndarray' is not JSON serializable，它还会修复 TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable 等错误：

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，您可能还希望返回字符串而不是列表，因为数组打印为分布在行上的列表，如果您有很大或很多数组，这将破坏输出。警告：稍后从转储字典中访问项目以将它们作为原始数组返回更加困难。但是，如果您不介意只有一个数组字符串，这会使字典更具可读性。然后交换：

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

与：

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

或者只是：

        else:
            return str(obj)