我将 JSON 数据存储在变量中data
。
我想将其写入文本文件进行测试,这样我就不必每次都从服务器获取数据。
目前,我正在尝试这个:
obj = open('data.txt', 'wb')
obj.write(data)
obj.close
我收到了这个错误:
TypeError:必须是字符串或缓冲区,而不是字典
如何解决这个问题?
您忘记了实际的 JSON 部分 -data
是一个字典,尚未进行 JSON 编码。像这样编写它以获得最大的兼容性(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,您可以编写一个更好的文件
import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
要在 Python 2 接受的答案中获取utf8编码文件而不是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,encoding='utf-8'
参数 toopen
仍然是必要的。
为了避免在内存中存储数据的编码副本(结果)并在 Python 2 和 3 中dumps
输出utf8 编码的字节串,请使用:
import json, codecs
with open('data.txt', 'wb') as f:
json.dump(data, codecs.getwriter('utf-8')(f), ensure_ascii=False)
该codecs.getwriter
调用在 Python 3 中是多余的,但在 Python 2 中是必需的
可读性和大小:
的使用ensure_ascii=False
提供了更好的可读性和更小的尺寸:
>>> 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
通过向or的参数添加标志indent=4, sort_keys=True
(如dinos66所建议的)进一步提高可读性。这样,您将在 json 文件中获得一个很好的缩进排序结构,但代价是文件大小稍大。dump
dumps
我会用上述答案稍作修改来回答,那就是编写一个人眼可以更好地阅读的美化 JSON 文件。为此,传递sort_keys
asTrue
和indent
4 个空格字符就可以了。还要注意确保 ascii 代码不会写入您的 JSON 文件中:
with open('data.txt', 'w') as outfile:
json.dump(jsonData, outfile, sort_keys = True, indent = 4,
ensure_ascii = False)
# -*- 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)
参数说明json.dump
:
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(否则所有将在一行中),sort_keys
:对字典的键进行排序。如果您想使用差异工具比较 json 文件/将它们置于版本控制之下,这将非常有用。separators
: 防止 Python 添加尾随空格查看我的实用程序包mpu
,了解一个超级简单且易于记忆的工具包:
import mpu.io
data = mpu.io.read('example.json')
mpu.io.write('example.json', data)
{
"a list":[
1,
42,
3.141,
1337,
"help",
"€"
],
"a string":"bla",
"another dict":{
"foo":"bar",
"key":"value",
"the answer":42
}
}
.json
对于您的应用程序,以下内容可能很重要:
另见:数据序列化格式的比较
如果您正在寻找一种制作配置文件的方法,您可能需要阅读我的短文Python 中的配置文件
对于那些试图转储希腊语或其他“外来”语言(例如我)但也遇到奇怪字符(例如和平符号 (\u262E) 或其他通常包含在 json 格式数据中的字符)的问题(unicode 错误)的人例如 Twitter 的,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))
我没有足够的声誉来添加评论,所以我只是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 2json.dump()
中的函数中的一个错误 -即使您使用参数打开文件,它也无法转储包含非 ASCII 字符的 Python(字典/列表)数据。(即无论你做什么)。但是,适用于 Python 2 和 3。encoding = 'utf-8'
json.dumps()
为了说明这一点,跟进 phihag 的回答:他的回答中的代码在 Python 2 中出现异常TypeError: must be unicode, not str
,如果data
包含非 ASCII 字符。(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。
Write a data in file using JSON use json.dump() or json.dumps() used. write like this to store data in file.
import json
data = [1,2,3,4,5]
with open('no.txt', 'w') as txtfile:
json.dump(data, txtfile)
this example in list is store to a file.
要编写带有缩进的 JSON,“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,并且想要有用的错误消息,请使用import simplejson
库,而不是import json
(功能应该相同)
json.dump(data, open('data.txt', 'wb'))
之前的所有答案都是正确的,这是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()
如果您尝试使用 json 格式将 pandas 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()
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)
接受的答案很好。但是,我使用它遇到了“不是 json 可序列化”错误。
这是我将其修复open("file-name.json", 'w')
为输出的方法:
output.write(str(response))
虽然它不是一个很好的解决方法,因为它创建的 json 文件不会有双引号,但是如果您正在寻找快速和肮脏的东西,那就太好了。
这只是对使用的额外提示json.dumps
(这不是对问题问题的回答,而是对于那些必须转储 numpy 数据类型的人的技巧):
如果字典中有 NumPy 数据类型,json.dumps()
需要一个额外的参数,归功于TypeError: Object of type 'ndarray' is not JSON serializable,它还会修复诸如此类TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable
的错误:
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,如果您有很大或很多数组,这将破坏输出。警告:稍后从转储字典中访问项目以将它们作为原始数组返回更加困难。但是,如果您不介意只有一个数组字符串,这会使字典更具可读性。然后交换:
elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
return obj.tolist()
和:
elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
return str(obj)
要不就:
else:
return str(obj)