python怎么生成json

Python怎么生成JSON：从基础到实践的全面指南

在Python开发中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，因其易读、易解析的特性，被广泛应用于Web开发、API接口、配置文件等场景，Python生成JSON数据的方法，是每个Python开发者的必备技能，本文将从基础语法出发，逐步到复杂场景处理，带你全面了解“Python怎么生成JSON”。

什么是JSON？为什么用Python生成JSON？

JSON是一种基于文本的数据格式，采用键值对（key-value pair）的结构，类似于Python中的字典（dict）和列表（list），它独立于语言，几乎所有编程语言都支持JSON的解析和生成，因此成为跨语言数据交换的“通用语言”。

Python生成JSON数据的常见场景包括：

将程序数据（如爬虫结果、数据库查询数据）保存为文件,供其他程序调用；
构建API接口时,将Python对象转换为JSON格式返回给前端；
配置文件的动态生成与存储。

Python生成JSON的核心模块：`json`

Python内置了json模块，专门用于处理JSON数据，该模块提供了两个核心函数：json.dumps()和json.dump()，分别用于将Python对象转换为JSON格式的字符串和写入文件。

`json.dumps()`：将Python对象转为JSON字符串

dumps()是“dump string”的缩写，功能是将Python对象（如dict、list、str、int等）序列化为JSON格式的字符串。

基础语法

import json
json_str = json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False)

常用参数说明

obj：要转换的Python对象（如dict、list）；
indent：缩进空格数，用于格式化输出（如indent=4，JSON字符串会自动换行和缩进，提升可读性）；
ensure_ascii：是否将非ASCII字符（如中文）转义为ASCII编码，默认为True（设置为False可保留原字符）；
sort_keys：是否对字典的键进行排序，默认为False。

示例：简单数据类型转换

import json
# 字典转JSON字符串
data = {"name": "张三", "age": 25, "is_student": False}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 输出: {"name": "\u5f20\u4e09", "age": 25, "is_student": false}
# 格式化输出（保留中文，缩进4空格）
json_str_formatted = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str_formatted)
"""
输出:
{
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "is_student": false
}
"""
# 列表转JSON字符串
list_data = [1, 2, "hello", {"a": 1, "b": 2}]
json_list = json.dumps(list_data)
print(json_list)  # 输出: [1, 2, "hello", {"a": 1, "b": 2}]

`json.dump()`：将Python对象写入JSON文件

dump()是“dump file”的缩写，功能与dumps()类似，但直接将JSON字符串写入文件对象（需提前打开文件）,避免了手动写入文件的步骤。

基础语法

import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(obj, f, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False)

示例：将字典写入JSON文件

import json
data = {
    "users": [
        {"name": "李四", "age": 30, "city": "北京"},
        {"name": "王五", "age": 28, "city": "上海"}
    ],
    "total": 2
}
# 写入文件（格式化，保留中文）
with open('users.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print("JSON文件已生成：users.json")

执行后，users.json如下：

{
    "users": [
        {
            "name": "李四",
            "age": 30,
            "city": "北京"
        },
        {
            "name": "王五",
            "age": 28,
            "city": "上海"
        }
    ],
    "total": 2
}

复杂场景处理：自定义对象与异常处理

在实际开发中，我们可能需要将自定义类的对象、时间类型等复杂数据转换为JSON。json模块的默认序列化可能无法直接处理，需要借助default参数或自定义序列化方法。

处理自定义对象

假设有一个自定义类Person，直接使用json.dumps()会报错（TypeError），因为json模块不知道如何将Person对象转为字典。

解决方案1：通过`default`参数指定转换函数

import json
from datetime import datetime
class Person:
    def __init__(self, name, age, birth_date):
        self.name = name
        self.age = age
        self.birth_date = birth_date
# 自定义转换函数：将Person对象转为字典
def person_to_dict(person):
    return {
        "name": person.name,
        "age": person.age,
        "birth_date": person.birth_date.strftime("%Y-%m-%d")  # 日期转字符串
    }
p = Person("赵六", 35, datetime(1988, 5, 20))
# 使用default参数指定转换函数
json_str = json.dumps(p, default=person_to_dict, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str)
"""
输出:
{
    "name": "赵六",
    "age": 35,
    "birth_date": "1988-05-20"
}
"""

解决方案2：为自定义类添加`to_dict()`方法

import json
from datetime import datetime
class Person:
    def __init__(self, name, age, birth_date):
        self.name = name
        self.age = age
        self.birth_date = birth_date
    def to_dict(self):
        return {
            "name": self.name,
            "age": self.age,
            "birth_date": self.birth_date.strftime("%Y-%m-%d")
        }
p = Person("赵六", 35, datetime(1988, 5, 20))
# 直接调用to_dict()方法
json_str = json.dumps(p.to_dict(), ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str)
# 输出同上

处理时间类型（`datetime`）

datetime对象是Python常见的数据类型，但无法直接序列化为JSON,通常需要将其转换为字符串或时间戳。

示例：日期时间转字符串

import json
from datetime import datetime
data = {
    "event": "Python讲座",
    "time": datetime.now()
}
# 自定义转换函数
def datetime_to_str(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    raise TypeError(f"Object of type {type(obj)} is not JSON serializable")
json_str = json.dumps(data, default=datetime_to_str, ensure_ascii=False)
print(json_str)
# 输出: {"event": "Python讲座", "time": "2023-10-01 14:30:00"}

处理异常情况

在序列化过程中，可能会遇到TypeError（如对象不可序列化），此时可以通过try-except捕获异常，或使用json.JSONEncoder自定义编码器。

示例：自定义编码器处理不可序列化对象

import json
from datetime import datetime
class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        # 其他自定义类型处理
        return super().default(obj)
data = {
    "event": "Python讲座",
    "time": datetime.now(),
    "extra": lambda x: x * 2  # 不可序列化的lambda函数
}
try:
    json_str = json.dumps(data, cls=CustomEncoder, ensure_ascii=False)
    print(json_str)
except TypeError as e:
    print(f"序列化失败: {e}")
    # 移除不可序列化的字段后重试
    data.pop("extra")
    json_str = json.dumps(data, cls=CustomEncoder, ensure_ascii=False)
    print("修正后的JSON:", json_str)

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