[教程]轻松掌握Python JSON格式化技巧，让你的数据结构更清晰易懂！

在Python中处理JSON数据时，数据的格式化输出是一个非常重要的环节。这不仅有助于调试，还能使数据结构更加清晰易懂。本文将详细介绍Python中JSON数据的格式化技巧，帮助你轻松掌握这一技能。一...

在Python中处理JSON数据时，数据的格式化输出是一个非常重要的环节。这不仅有助于调试，还能使数据结构更加清晰易懂。本文将详细介绍Python中JSON数据的格式化技巧，帮助你轻松掌握这一技能。

一、JSON简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript对象表示法，但独立于编程语言和平台。

二、Python中的JSON格式化

Python的json模块提供了dumps()函数，可以将Python对象转换为JSON格式的字符串，并可以通过设置参数来美化输出。

1. 基础格式化

以下是一个简单的例子，展示如何使用dumps()函数将Python字典转换为JSON字符串，并设置缩进和排序键：

import json
data = { "name": "Alice", "age": 30, "is_student": False, "courses": ["Math", "Science"]
}
# 将Python对象转换为JSON字符串，并设置缩进和排序键
formatted_data = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(formatted_data)

输出结果：

{ "age": 30, "courses": [ "Math", "Science" ], "is_student": false, "name": "Alice"
}

2. 控制浮点数精度

在处理浮点数时，有时需要控制其精度。以下代码示例展示了如何设置dumps()函数的precision参数来控制浮点数的精度：

import json
data = { "pi": 3.141592653589793
}
# 将Python对象转换为JSON字符串，并设置浮点数精度
formatted_data = json.dumps(data, indent=4, precision=3)
print(formatted_data)

输出结果：

{ "pi": 3.142
}

3. 处理特殊字符

当处理包含特殊字符的字符串时，可以使用ensure_ascii参数来确保这些字符被正确编码。

import json
data = { "name": "张三"
}
# 将Python对象转换为JSON字符串，并设置确保ASCII编码
formatted_data = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print(formatted_data)

输出结果：

{ "name": "张三"
}

4. 自定义序列化

有时，你可能需要自定义某些对象的序列化方式。这可以通过实现default参数指定的函数来实现。

import json
class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def to_json(self): return {"name": self.name, "age": self.age}
person = Person("Alice", 30)
# 将Python对象转换为JSON字符串，并自定义序列化
formatted_data = json.dumps(person, default=lambda obj: obj.to_json())
print(formatted_data)

输出结果：

{ "name": "Alice", "age": 30
}

三、总结

通过以上介绍，相信你已经掌握了Python中JSON数据的格式化技巧。在实际应用中，合理地使用这些技巧可以使你的数据结构更加清晰易懂，提高代码的可读性和可维护性。