如何将数据写入JSON文件格式:从基础到实践的完整指南
引言:为什么需要将数据写入JSON文件?
在数据驱动的时代,数据的持久化存储是开发中不可或缺的一环,JSON(JavaScript Object Notation)作为一种轻量级、易读易写的数据交换格式,因其结构简单(基于键值对)、与语言无关(几乎所有编程语言都支持解析)以及兼容性好(可直接映射为对象/字典)等特点,成为开发者存储和传输数据的首选格式之一。
无论是保存用户配置、缓存接口响应,还是存储结构化业务数据,将数据写入JSON文件都是一项基础且高频的操作,本文将以Python为例(因其语法简洁、JSON库原生支持),从基础操作到进阶技巧,详细讲解如何将数据写入JSON文件,并附常见问题解决方案。
准备工作:理解JSON数据结构
在写入数据前,需先明确JSON的核心数据结构,这有助于我们组织待存储的数据,JSON支持以下两种结构:
-
对象(Object):无序的键值对集合,用 包裹,键必须是字符串(需用双引号 包裹),值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象甚至null。
{"name": "张三", "age": 25, "isStudent": false} -
数组(Array):有序的值列表,用
[]包裹,值可以是任意JSON支持的类型。[1, "apple", {"key": "value"}, true]
实际应用中,我们通常将Python的字典(dict)映射为JSON对象,列表(list)映射为JSON数组,待写入的数据需先组织为字典或列表形式。
核心步骤:用Python将数据写入JSON文件
Python内置了json模块,无需安装即可直接使用,提供了dump()和dumps()两个核心方法:
json.dump():将Python对象直接写入文件流(适用于写入文件)。json.dumps():将Python对象转换为JSON格式字符串(适用于字符串处理,如打印或网络传输)。
本文重点介绍json.dump()的使用,步骤如下:
准备待写入的Python数据
假设我们要存储一个用户信息,数据结构如下:
user_data = {
"name": "李四",
"age": 30,
"hobbies": ["阅读", "游泳", "编程"],
"contact": {
"email": "lisi@example.com",
"phone": "13800138000"
},
"isActive": True
}
这是一个典型的嵌套结构(字典包含列表和字典),可直接转换为JSON对象。
打开文件并写入数据
使用json.dump()时,需通过open()函数以写入模式('w')打开文件(注意:JSON文件通常用.json作为后缀),代码如下:
import json
# 待写入的Python数据
user_data = {
"name": "李四",
"age": 30,
"hobbies": ["阅读", "游泳", "编程"],
"contact": {
"email": "lisi@example.com",
"phone": "13800138000"
},
"isActive": True
}
# 打开文件(使用utf-8编码避免中文乱码)
with open("user_data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(user_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
关键参数说明:
ensure_ascii=False:默认情况下,json.dump()会将非ASCII字符(如中文)转义为\u编码,设置False可保留原字符(如“李四”而非\u674e\u56db)。indent=4:指定缩进空格数,使JSON文件格式化(美观易读);若省略,JSON会以紧凑格式存储(无换行和缩进)。
验证文件内容
执行上述代码后,会在当前目录下生成user_data.json如下:
{
"name": "李四",
"age": 30,
"hobbies": [
"阅读",
"游泳",
"编程"
],
"contact": {
"email": "lisi@example.com",
"phone": "13800138000"
},
"isActive": true
}
可见,Python的dict和list被正确转换为JSON对象和数组,布尔值True转为true(JSON规范要求小写)。
进阶技巧:处理复杂数据与场景需求
处理自定义对象(如类实例)
若待写入的是自定义类的实例,直接json.dump()会报错(TypeError:Object of type XXX is not JSON serializable),此时需通过default参数指定序列化方法,例如将对象属性转为字典:
import json
class User:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
user = User("王五", 28)
# 自定义序列化函数
def user_to_dict(obj):
return {"name": obj.name, "age": obj.age}
with open("user_object.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(user, f, default=user_to_dict, ensure_ascii=False, indent=4)
输出文件:
{
"name": "王五",
"age": 28
}
追加数据到JSON文件(而非覆盖)
若需向现有JSON文件追加数据(如日志记录),需先读取原文件内容,修改后再写回,例如向user_data.json的hobbies列表添加新爱好:
import json
# 读取原文件
with open("user_data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
# 修改数据
data["hobbies"].append("摄影")
# 写回文件
with open("user_data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
此时user_data.json的hobbies会更新为["阅读", "游泳", "编程", "摄影"]。
处理大数据流(避免内存溢出)
若数据量极大(如百万级记录),直接加载到内存可能导致MemoryError,此时可逐条写入JSON文件,构建“JSON Lines”(每行一个JSON对象)格式:
import json
# 模拟大数据流(如数据库查询结果)
data_stream = [
{"id": 1, "value": "A"},
{"id": 2, "value": "B"},
{"id": 3, "value": "C"}
]
with open("large_data.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
for item in data_stream:
# 逐条写入,每行一个JSON对象
json.dump(item, f, ensure_ascii=False)
f.write("\n") # 换行分隔
输出文件large_data.jsonl内容:
{"id": 1, "value": "A"}
{"id": 2, "value": "B"}
{"id": 3, "value": "C"}
常见问题与解决方案
中文乱码问题
现象:写入JSON文件后,中文显示为\u编码(如"name": "\u674e\u56db")。
原因:json.dump()默认使用ASCII编码转义非ASCII字符。
解决:设置ensure_ascii=False,并在open()时指定encoding="utf-8"(如前文核心步骤所示)。
文件权限问题
现象:运行时报错PermissionError: [Errno 13] Permission denied。
原因:文件被其他程序占用,或用户对目标目录无写入权限。
解决:关闭占用文件的程序,或检查文件路径权限(如使用chmod修改权限)。
数据类型不兼容
现象:写入包含datetime、set等Python特有类型的数据时报错。
原因:JSON不支持datetime、set等类型。
解决:自定义序列化函数(如将datetime转为字符串):
from datetime import datetime
import json
data = {"time": datetime.now()}
def datetime_to_str(obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
with open("datetime_data.json", "w", encoding="utf-8")


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