使用json标准库模块读取数据后，使用pprint标准库模块显示解析的数据。例子：

import json
import pprint

json_data = None
with open('file_name.txt', 'r') as f:
    data = f.read()
    json_data = json.loads(data)

pprint.pprint(json_data)

输出将如下所示：

{'address': {'city': 'New York',
             'postalCode': '10021-3100',
             'state': 'NY',
             'streetAddress': '21 2nd Street'},
 'age': 27,
 'children': [],
 'firstName': 'John',
 'isAlive': True,
 'lastName': 'Smith'}

请注意，此输出不是有效的JSON；虽然它以良好的格式显示Python数据结构的内容，但它使用Python语法来实现。特别是，字符串（通常）用单引号括起来，而JSON需要双引号。要将数据重写为JSON文件，请使用pprint.pdf格式：

pretty_print_json = pprint.pformat(json_data).replace("'", '"')

with open('file_name.json', 'w') as f:
    f.write(pretty_print_json)

Pygmentize是为终端命令的输出着色的强大工具。

下面是一个使用它向json.tool输出添加语法高亮显示的示例：

echo '{"foo": "bar"}' | python -m json.tool | pygmentize -l json

结果如下：

在前面的堆栈溢出回答中，我详细介绍了如何安装和使用pygmentize。

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))

我认为最好先解析json，以避免错误：

def format_response(response):
    try:
        parsed = json.loads(response.text)
    except JSONDecodeError:
        return response.text
    return json.dumps(parsed, ensure_ascii=True, indent=4)

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

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。