data是Python字典。在编写之前，需要将其编码为JSON。

使用此选项可获得最大兼容性（Python 2和3）：

import json
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

在现代系统（即Python 3和UTF-8支持）上，您可以使用以下方法编写更好的文件：

import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

请参阅json文档。

要获得utf8编码文件，而不是Python 2公认答案中的ascii编码文件，请使用：

import io, json
with io.open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
  f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False))

Python 3中的代码更简单：

import json
with open('data.txt', 'w') as f:
  json.dump(data, f, ensure_ascii=False)

在Windows上，仍然需要使用encoding='utf-8'参数打开。

要避免在内存中存储数据的编码副本（转储的结果），并在Python 2和3中输出utf8编码字节字符串，请使用：

import json, codecs
with open('data.txt', 'wb') as f:
    json.dump(data, codecs.getwriter('utf-8')(f), ensure_ascii=False)

codecs.getwriter调用在Python 3中是冗余的，但在Python 2中是必需的

可读性和尺寸：

ensure_ascii=False的使用提供了更好的可读性和更小的大小：

>>> json.dumps({'price': '€10'})
'{"price": "\\u20ac10"}'
>>> json.dumps({'price': '€10'}, ensure_ascii=False)
'{"price": "€10"}'

>>> len(json.dumps({'абвгд': 1}))
37
>>> len(json.dumps({'абвгд': 1}, ensure_ascii=False).encode('utf8'))
17

通过在dump或dumps的参数中添加标志indent=4，sort_keys=True（如dinos66所建议的），进一步提高可读性。通过这种方式，您将在json文件中获得一个很好的缩进排序结构，代价是文件大小稍大。

我会对前面提到的答案稍作修改，即编写一个经过修饰的JSON文件，人眼可以更好地阅读。为此，将sort_keys传递为True，并用4个空格字符缩进，就可以开始了。还要注意确保ascii代码不会写入JSON文件：

with open('data.txt', 'w') as out_file:
     json.dump(json_data, out_file, sort_keys = True, indent = 4,
               ensure_ascii = False)

对于那些试图转储希腊语或其他“外来”语言（如我），但同时也遇到诸如和平符号（\u262E）等奇怪字符或其他通常包含在json格式数据（如Twitter）中的字符的问题（unicode错误）的人，解决方案可能如下（sort_keys显然是可选的）：

import codecs, json
with codecs.open('data.json', 'w', 'utf8') as f:
     f.write(json.dumps(data, sort_keys = True, ensure_ascii=False))

使用JSON将数据写入文件，使用JSON.dump（）或JSON.dumps（）。像这样写以将数据存储在文件中。

import json
data = [1,2,3,4,5]
with open('no.txt', 'w') as txtfile:
    json.dump(data, txtfile)

列表中的这个示例存储到文件中。

我没有足够的声誉来添加评论，所以我只在这里写下我对这个烦人的TypeError的一些发现：

基本上，我认为这只是Python 2中json.dump（）函数中的一个bug——它无法转储包含非ASCII字符的Python（字典/列表）数据，即使您使用encoding='utf-8'参数打开文件。（即无论你做什么）。但是，json.dumps（）在Python 2和3上都有效。

为了说明这一点，接下来是phihag的回答：如果数据包含非ASCII字符，他的回答中的代码在Python 2中中断，出现异常TypeError：必须是unicode，而不是str。（Python 2.7.6，Debian）：

import json
data = {u'\u0430\u0431\u0432\u0433\u0434': 1} #{u'абвгд': 1}
with open('data.txt', 'w') as outfile:
    json.dump(data, outfile)

然而，它在Python 3中运行良好。

json.dump(data, open('data.txt', 'wb'))

使用Python 2+3读写JSON文件；使用unicode

# -*- coding: utf-8 -*-
import json

# Make it work for Python 2+3 and with Unicode
import io
try:
    to_unicode = unicode
except NameError:
    to_unicode = str

# Define data
data = {'a list': [1, 42, 3.141, 1337, 'help', u'€'],
        'a string': 'bla',
        'another dict': {'foo': 'bar',
                         'key': 'value',
                         'the answer': 42}}

# Write JSON file
with io.open('data.json', 'w', encoding='utf8') as outfile:
    str_ = json.dumps(data,
                      indent=4, sort_keys=True,
                      separators=(',', ': '), ensure_ascii=False)
    outfile.write(to_unicode(str_))

# Read JSON file
with open('data.json') as data_file:
    data_loaded = json.load(data_file)

print(data == data_loaded)

json.dump参数说明：

indent：使用4个空格来缩进每个条目，例如，当一个新的dict开始时（否则所有的都将在一行中），sortkeys：对字典的关键字进行排序。如果您想将json文件与diff工具进行比较/将其置于版本控制之下，这非常有用。分隔符：防止Python添加尾随空格

带一个包装

看看我的实用程序包mpu，找到一个超级简单、易于记忆的：

import mpu.io
data = mpu.io.read('example.json')
mpu.io.write('example.json', data)

已创建JSON文件

{
    "a list":[
        1,
        42,
        3.141,
        1337,
        "help",
        "€"
    ],
    "a string":"bla",
    "another dict":{
        "foo":"bar",
        "key":"value",
        "the answer":42
    }
}

常用文件结尾

.json文件

选择

CSV：超简单格式（读写）JSON：适合编写人类可读数据；非常常用（读写）YAML:YAML是JSON的超集，但更易于阅读（读写，JSON和YAML的比较）pickle：Python序列化格式（读写）MessagePack（Python包）：更紧凑的表示（读写）HDF5（Python包）：适合矩阵（读写）XML:也存在*叹息*（读写）

对于您的应用程序，以下内容可能很重要：

其他编程语言的支持读/写性能紧凑性（文件大小）

另请参阅：数据序列化格式的比较

如果您正在寻找创建配置文件的方法，您可能需要阅读我的Python配置文件短文

如果您试图使用json格式将panda数据帧写入文件，我建议您这样做

destination='filepath'
saveFile = open(destination, 'w')
saveFile.write(df.to_json())
saveFile.close()

前面的所有答案都是正确的。这里有一个非常简单的例子：

#! /usr/bin/env python
import json

def write_json():
    # create a dictionary  
    student_data = {"students":[]}
    #create a list
    data_holder = student_data["students"]
    # just a counter
    counter = 0
    #loop through if you have multiple items..         
    while counter < 3:
        data_holder.append({'id':counter})
        data_holder.append({'room':counter})
        counter += 1    
    #write the file        
    file_path='/tmp/student_data.json'
    with open(file_path, 'w') as outfile:
        print("writing file to: ",file_path)
        # HERE IS WHERE THE MAGIC HAPPENS 
        json.dump(student_data, outfile)
    outfile.close()     
    print("done")

write_json()

公认的答案是好的。然而，我使用它时遇到了“is not json serializable”错误。

这是我修复它的方法以open（“filename.json”，'w'）作为输出：

output.write（str（响应））

虽然这不是一个很好的修复方法，因为它创建的json文件不会有双引号，但是如果您希望快速而肮脏，这是很好的。

JSON数据可以按如下方式写入文件

hist1 = [{'val_loss': [0.5139984398465246],
'val_acc': [0.8002029867684085],
'loss': [0.593220705309384],
'acc': [0.7687131817929321]},
{'val_loss': [0.46456472964199463],
'val_acc': [0.8173602046780344],
'loss': [0.4932038113037539],
'acc': [0.8063946213802453]}]

写入文件：

with open('text1.json', 'w') as f:
     json.dump(hist1, f)

要使用缩进编写JSON，请使用“漂亮的打印”：

import json

outfile = open('data.json')
json.dump(data, outfile, indent=4)

此外，如果您需要调试格式不正确的JSON，并希望得到有用的错误消息，请使用importsimplejson库，而不是importjson（函数应该相同）

这只是对json.dumps用法的一个额外提示（这不是问题的答案，而是那些必须转储numpy数据类型的人的一个技巧）：

如果字典中有NumPy数据类型，json.dumps（）需要一个额外的参数，信用转到TypeError:'ndarray'类型的对象不可json序列化，它还将修复TypeError:int64类型的对象不能json序列化等错误：

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    """ Special json encoder for np types """
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (np.int_, np.intc, np.intp, np.int8,
                            np.int16, np.int32, np.int64, np.uint8,
                            np.uint16, np.uint32, np.uint64)):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, (np.float_, np.float16, np.float32,
                              np.float64)):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后运行：

import json

#print(json.dumps(my_data[:2], indent=4, cls=NumpyEncoder)))
with open(my_dir+'/my_filename.json', 'w') as f:
    json.dumps(my_data, indent=4, cls=NumpyEncoder)))

在np.array（）的情况下，您可能还希望返回字符串而不是列表，因为数组被打印为分布在行上的列表，如果您有大或多个数组，则会放大输出。需要注意的是：稍后从转储的字典中访问项以将其恢复为原始数组会更加困难。然而，如果您不介意只使用一个数组字符串，这会使字典更可读。然后交换：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()

具有：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return str(obj)

或者只是：

        else:
            return str(obj)

在将字典作为json写入文件之前，必须使用json库将该字典转换为json字符串。

import json

data = {
    "field1":{
        "a": 10,
        "b": 20,
    },
    "field2":{
        "c": 30,
        "d": 40,
    },
}

json_data = json.dumps(json_data)

此外，您还可以向json数据添加缩进以使其看起来更漂亮。

json_data = json.dumps(json_data, indent=4)

如果要在转换为json之前对密钥进行排序，

json_data = json.dumps(json_data, sort_keys=True)

您也可以使用这两者的组合。

有关更多功能，请参阅此处的json文档

最后，您可以写入一个json文件

f = open('data.json', 'wb')
f.write(json_data)

对于喜欢oneliner的人（因此，with语句不是一个选项），一个比留下悬空打开的文件描述符更干净的方法是使用pathlib中的write_text并执行以下操作：

pathlib.Path("data.txt").write_text(json.dumps(data))

在某些情况下，这在不允许语句的上下文中很有用，例如：

[pathlib.Path(f"data_{x}.json").write_text(json.dumps(x)) for x in [1, 2, 3]]

我并不是说它应该优先于使用（而且可能会慢一些），只是另一种选择。