如何用Python打印JSON文件？
当前回答
使用json.dump（）或json.dumps（）的indent关键字参数指定要使用的缩进量：
>>> import json
>>>
>>> your_json = '["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> parsed = json.loads(your_json)
>>> print(json.dumps(parsed, indent=4))
[
"foo",
{
"bar": [
"baz",
null,
1.0,
2
]
}
]
要解析文件，请使用json.load（）：
with open('filename.txt', 'r') as handle:
parsed = json.load(handle)
其他回答
使用json.dump（）或json.dumps（）的indent关键字参数指定要使用的缩进量：
>>> import json
>>>
>>> your_json = '["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> parsed = json.loads(your_json)
>>> print(json.dumps(parsed, indent=4))
[
"foo",
{
"bar": [
"baz",
null,
1.0,
2
]
}
]
要解析文件，请使用json.load（）：
with open('filename.txt', 'r') as handle:
parsed = json.load(handle)
您可以尝试pprintjson。
安装
$ pip3 install pprintjson
用法
使用pprintjson CLI从文件中精确打印JSON。
$ pprintjson "./path/to/file.json"
使用pprintjson CLI从stdin打印JSON。
$ echo '{ "a": 1, "b": "string", "c": true }' | pprintjson
使用pprintjson CLI从字符串中精确打印JSON。
$ pprintjson -c '{ "a": 1, "b": "string", "c": true }'
从缩进为1的字符串中精确打印JSON。
$ pprintjson -c '{ "a": 1, "b": "string", "c": true }' -i 1
从字符串中精确打印JSON并将输出保存到文件output.JSON。
$ pprintjson -c '{ "a": 1, "b": "string", "c": true }' -o ./output.json
输出
TL；DR：在很多方面，也可以考虑打印（yaml.dump（j，sort_keys=False））
对于大多数用途，缩进应该做到：
print(json.dumps(parsed, indent=2))
Json结构基本上是树结构。当我试图找到一些更奇特的东西时，我偶然发现了这张漂亮的纸，上面描绘了其他形式的漂亮树木，可能很有趣：https://blog.ouseful.info/2021/07/13/exploring-the-hierarchical-structure-of-dataframes-and-csv-data/.
它有一些交互树，甚至还附带了一些代码，包括以下折叠树：
其他示例包括使用plotly以下是plotly的代码示例：
import plotly.express as px
fig = px.treemap(
names = ["Eve","Cain", "Seth", "Enos", "Noam", "Abel", "Awan", "Enoch", "Azura"],
parents = ["", "Eve", "Eve", "Seth", "Seth", "Eve", "Eve", "Awan", "Eve"]
)
fig.update_traces(root_color="lightgrey")
fig.update_layout(margin = dict(t=50, l=25, r=25, b=25))
fig.show()
并使用treelib。注意，这个github还提供了很好的可视化效果。下面是一个使用treelib的示例：
#%pip install treelib
from treelib import Tree
country_tree = Tree()
# Create a root node
country_tree.create_node("Country", "countries")
# Group by country
for country, regions in wards_df.head(5).groupby(["CTRY17NM", "CTRY17CD"]):
# Generate a node for each country
country_tree.create_node(country[0], country[1], parent="countries")
# Group by region
for region, las in regions.groupby(["GOR10NM", "GOR10CD"]):
# Generate a node for each region
country_tree.create_node(region[0], region[1], parent=country[1])
# Group by local authority
for la, wards in las.groupby(['LAD17NM', 'LAD17CD']):
# Create a node for each local authority
country_tree.create_node(la[0], la[1], parent=region[1])
for ward, _ in wards.groupby(['WD17NM', 'WD17CD']):
# Create a leaf node for each ward
country_tree.create_node(ward[0], ward[1], parent=la[1])
# Output the hierarchical data
country_tree.show()
基于此，我创建了一个将json转换为树的函数：
from treelib import Node, Tree, node
def create_node(tree, s, counter_byref, verbose, parent_id=None):
node_id = counter_byref[0]
if verbose:
print(f"tree.create_node({s}, {node_id}, parent={parent_id})")
tree.create_node(s, node_id, parent=parent_id)
counter_byref[0] += 1
return node_id
def to_compact_string(o):
if type(o) == dict:
if len(o)>1:
raise Exception()
k,v =next(iter(o.items()))
return f'{k}:{to_compact_string(v)}'
elif type(o) == list:
if len(o)>1:
raise Exception()
return f'[{to_compact_string(next(iter(o)))}]'
else:
return str(o)
def to_compact(tree, o, counter_byref, verbose, parent_id):
try:
s = to_compact_string(o)
if verbose:
print(f"# to_compact({o}) ==> [{s}]")
create_node(tree, s, counter_byref, verbose, parent_id=parent_id)
return True
except:
return False
def json_2_tree(o , parent_id=None, tree=None, counter_byref=[0], verbose=False, compact_single_dict=False, listsNodeSymbol='+'):
if tree is None:
tree = Tree()
parent_id = create_node(tree, '+', counter_byref, verbose)
if compact_single_dict and to_compact(tree, o, counter_byref, verbose, parent_id):
# no need to do more, inserted as a single node
pass
elif type(o) == dict:
for k,v in o.items():
if compact_single_dict and to_compact(tree, {k:v}, counter_byref, verbose, parent_id):
# no need to do more, inserted as a single node
continue
key_nd_id = create_node(tree, str(k), counter_byref, verbose, parent_id=parent_id)
if verbose:
print(f"# json_2_tree({v})")
json_2_tree(v , parent_id=key_nd_id, tree=tree, counter_byref=counter_byref, verbose=verbose, listsNodeSymbol=listsNodeSymbol, compact_single_dict=compact_single_dict)
elif type(o) == list:
if listsNodeSymbol is not None:
parent_id = create_node(tree, listsNodeSymbol, counter_byref, verbose, parent_id=parent_id)
for i in o:
if compact_single_dict and to_compact(tree, i, counter_byref, verbose, parent_id):
# no need to do more, inserted as a single node
continue
if verbose:
print(f"# json_2_tree({i})")
json_2_tree(i , parent_id=parent_id, tree=tree, counter_byref=counter_byref, verbose=verbose,listsNodeSymbol=listsNodeSymbol, compact_single_dict=compact_single_dict)
else: #node
create_node(tree, str(o), counter_byref, verbose, parent_id=parent_id)
return tree
例如：
import json
j = json.loads('{"2": 3, "4": [5, 6], "7": {"8": 9}}')
json_2_tree(j ,verbose=False,listsNodeSymbol='+' ).show()
给予：
+
├── 2
│ └── 3
├── 4
│ └── +
│ ├── 5
│ └── 6
└── 7
└── 8
└── 9
虽然
json_2_tree(j ,listsNodeSymbol=None, verbose=False ).show()
+
├── 2
│ └── 3
├── 4
│ ├── 5
│ └── 6
└── 7
└── 8
└── 9
And
json_2_tree(j ,compact_single_dict=True,listsNodeSymbol=None).show()
+
├── 2:3
├── 4
│ ├── 5
│ └── 6
└── 7:8:9
正如你所看到的，有不同的树，这取决于他想要的明确与紧凑程度。我最喜欢的一个，也是最紧凑的一个可能是使用yaml：
import yaml
j = json.loads('{"2": "3", "4": ["5", "6"], "7": {"8": "9"}}')
print(yaml.dump(j, sort_keys=False))
简洁明了：
'2': '3'
'4':
- '5'
- '6'
'7':
'8': '9'
使用pprint:https://docs.python.org/3.6/library/pprint.html
import pprint
pprint.pprint(json)
print（）与pprint.pprint（）比较
print(json)
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pprint.pprint(json)
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您可以在命令行上执行此操作：
python3 -m json.tool some.json
（正如问题评论中已经提到的，感谢@Kai Petzke提出的蟒蛇3建议）。
实际上，就命令行上的json处理而言，python不是我最喜欢的工具。对于简单漂亮的打印是可以的，但是如果你想操作json，它可能会变得过于复杂。您很快就需要编写一个单独的脚本文件，最终可能会得到键为u“somekey”（python unicode）的映射，这使得选择字段变得更加困难，并不会真正朝着漂亮打印的方向发展。
您也可以使用jq：
jq . some.json
你可以得到颜色作为奖励（而且更容易扩展）。
附录：关于一方面使用jq处理大型JSON文件，另一方面使用非常大的jq程序，评论中存在一些困惑。对于漂亮地打印由单个大型JSON实体组成的文件，实际限制是RAM。对于由单个真实世界数据数组组成的2GB文件的漂亮打印，漂亮打印所需的“最大驻留集大小”为5GB（无论使用jq 1.5还是1.6）。还要注意，在pip安装jq之后，可以在python中使用jq。
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