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)

这里有一个简单的例子，可以用Python将JSON以一种很好的方式打印到控制台，而不需要将JSON作为本地文件存储在计算机上：

import pprint
import json 
from urllib.request import urlopen # (Only used to get this example)

# Getting a JSON example for this example 
r = urlopen("https://mdn.github.io/fetch-examples/fetch-json/products.json")
text = r.read() 

# To print it
pprint.pprint(json.loads(text))

我有一个类似的要求来转储json文件的内容以进行日志记录，这是一种快速而简单的方法：

print(json.dumps(json.load(open(os.path.join('<myPath>', '<myjson>'), "r")), indent = 4 ))

如果您经常使用它，请将其放在函数中：

def pp_json_file(path, file):
    print(json.dumps(json.load(open(os.path.join(path, file), "r")), indent = 4))

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。

def saveJson(date,fileToSave):
    with open(fileToSave, 'w+') as fileToSave:
        json.dump(date, fileToSave, ensure_ascii=True, indent=4, sort_keys=True)

它可以将其显示或保存到文件中。

一个非常简单的方法是使用rich。使用此方法，您还可以突出显示json

此方法从名为config.json的json文件中读取数据

from rich import print_json

setup_type = open('config.json')
data = json.load(setup_type)
print_json(data=data)