如何将存储在字典数据中的JSON数据写入文件?
f = open('data.json', 'wb')
f.write(data)
这会导致错误:
TypeError:必须是字符串或缓冲区,而不是dict
如何将存储在字典数据中的JSON数据写入文件?
f = open('data.json', 'wb')
f.write(data)
这会导致错误:
TypeError:必须是字符串或缓冲区,而不是dict
当前回答
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。
其他回答
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)
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
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。
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。
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)