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。

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

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）

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()