python中如何将字典转换为JSON字符串_Python字典转JSON字符串操作

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发布时间：2025-09-19 12:49:01

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将Python字典转换为JSON字符串需使用json.dumps()方法，可选indent、ensure_ascii等参数提升可读性或支持中文；若需写入文件，则用json.dump()并指定编码为utf-8以避免乱码；对于datetime、自定义对象等复杂类型，可通过default参数传入自定义序列化函数处理。

python中如何将字典转换为json字符串_python字典转json字符串操作

在Python中，将字典转换为JSON字符串的核心操作非常直接且高效，主要依赖于内置的

json

模块。通过

json.dumps()

函数，我们能轻松地将Python字典序列化成符合JSON规范的字符串，这在数据交换、API通信或文件存储等场景中几乎是标准做法。

解决方案

要将Python字典转换为JSON字符串，我们通常会使用Python标准库中的

json

模块，具体是它的

dumps()

方法。这个方法接收一个Python对象（比如字典），然后返回一个JSON格式的字符串。

import json

# 假设我们有一个Python字典
data = {
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "isStudent": False,
    "courses": ["Math", "English"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "zipCode": "100000"
    }
}

# 使用json.dumps()将字典转换为JSON字符串
json_string = json.dumps(data)
print("转换后的JSON字符串（默认）：")
print(json_string)

# 为了可读性，通常会添加缩进
json_string_pretty = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print("\n转换后的JSON字符串（带缩进，支持中文）：")
print(json_string_pretty)

json.dumps()

方法有一些非常实用的参数：

```
indent
```
: 传入一个整数，可以让输出的JSON字符串带有缩进，大大提高可读性。比如
```
indent=4
```
表示每级缩进4个空格。
```
ensure_ascii
```
: 默认为
```
True
```
，这意味着所有非ASCII字符（如中文）都会被转义。如果设置为
```
False
```
，则非ASCII字符会直接输出，这对于包含中文的JSON字符串来说，会使其更易读。
```
sort_keys
```
: 如果设置为
```
True
```
，字典的键会按字母顺序排序，这有助于保持输出的一致性。

为什么我们需要将Python字典转换为JSON字符串？

在我看来，将Python字典转换为JSON字符串，几乎是现代数据处理和Web开发中一个不可或缺的步骤。想想看，当你的Python程序需要与外部世界，比如一个Web前端应用、一个RESTful API服务，或者仅仅是另一个不同语言编写的程序进行数据交换时，字典这种Python特有的数据结构，对方是无法直接理解的。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

JSON（JavaScript Object Notation）的出现完美解决了这个问题。它是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。它的结构与Python字典和列表高度相似，这使得Python在处理JSON时特别得心应手。

具体来说，我们这样做通常是为了：

API通信： 无论是构建自己的API还是调用第三方API，JSON几乎是事实上的标准。你的Python后端需要将处理好的数据（通常是字典形式）打包成JSON字符串发送给前端或其他服务。
数据存储： 将结构化数据保存到文件或某些NoSQL数据库（如MongoDB）时，JSON格式非常流行。它比CSV或纯文本更具结构性，又比XML更轻量级。
配置管理： 许多应用程序的配置都是以JSON文件的形式存在的，易于维护和修改。
日志记录： 有时为了方便后续的数据分析，我们会将复杂的日志信息以JSON格式记录下来。

简而言之，就是为了“通用性”和“互操作性”。Python字典很好，但它只属于Python；JSON则是一种全球通用的数据语言。

json.dumps()

与

json.dump()

有什么区别？以及如何处理文件写入？

初学者在接触

json

模块时，常常会混淆

json.dumps()

和

json.dump()

这两个方法。其实它们的核心功能都是将Python对象序列化为JSON格式，但它们输出的目标不同：

```
json.dumps()
```
：这个方法的
```
s
```
代表“string”，它将Python对象序列化为JSON格式的字符串并返回。我们前面看到的例子就是它的应用。
```
json.dump()
```
：这个方法则将Python对象序列化为JSON格式，并直接写入一个文件对象（或任何其他支持
```
write()
```
方法的流对象）。它的使用场景是当你需要将数据直接保存到文件时。

我们来一个文件写入的例子：

import json

data_to_save = {
    "project": "DataConverter",
    "version": "1.0",
    "status": "active",
    "contributors": [
        {"name": "Alice", "role": "Developer"},
        {"name": "Bob", "role": "Tester"}
    ]
}

# 指定文件名
file_path = "output_data.json"

# 使用json.dump()将字典写入文件
try:
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data_to_save, f, indent=4, ensure_ascii=False)
    print(f"\n数据已成功写入到 {file_path}")
except IOError as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")
except Exception as e:
    print(f"发生未知错误: {e}")

# 你可以尝试打开 output_data.json 文件查看内容

这里我使用了

with open(...)

语句，这是一种Python中处理文件的最佳实践，它能确保文件在操作完成后被正确关闭，即使发生错误也不例外。

encoding='utf-8'

参数在处理包含非ASCII字符（如中文）的文件时非常重要，能有效避免乱码问题。

选择

dumps()

还是

dump()

，取决于你的最终目标：是需要一个字符串供网络传输或内存操作，还是需要直接将数据持久化到磁盘文件。

处理复杂数据类型：日期、自定义对象等如何序列化？

这是一个非常常见的“陷阱”！Python字典能容纳各种复杂的数据类型，但JSON规范相对严格。默认情况下，

json

模块只知道如何处理Python的基本数据类型：字符串、数字（整型、浮点型）、布尔值、列表、字典和

None

（对应JSON的

null

）。

JSON.NET 简单的使用中文WORD版

本文档主要讲述的是JSON.NET 简单的使用；JSON.NET使用来将.NET中的对象转换为JSON字符串（序列化），或者将JSON字符串转换为.NET中已有类型的对象（反序列化？）。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看

下载

这意味着，如果你尝试直接序列化一个包含

datetime

对象、

set

集合，或者你自定义的类实例的字典，

json.dumps()

会毫不留情地抛出

TypeError: Object of type X is not JSON serializable

的错误。

那么，遇到这种情况该怎么办呢？

json.dumps()

提供了一个非常强大的

default

参数。你可以传入一个函数，当

json

模块遇到它不认识的对象时，就会调用这个函数来尝试将其转换成可序列化的类型。

举个例子，处理

datetime

对象：

import json
from datetime import datetime

class MyCustomObject:
    def __init__(self, name, value):
        self.name = name
        self.value = value

    # 通常我们会为自定义对象提供一个转换为字典的方法
    def to_dict(self):
        return {"_type": "MyCustomObject", "name": self.name, "value": self.value}

def custom_json_serializer(obj):
    """
    自定义JSON序列化函数，处理datetime对象和自定义对象
    """
    if isinstance(obj, datetime):
        # 将datetime对象转换为ISO格式的字符串
        return obj.isoformat()
    elif isinstance(obj, MyCustomObject):
        # 调用自定义对象的to_dict方法
        return obj.to_dict()
    elif isinstance(obj, set):
        # 将set转换为list
        return list(obj)
    # 如果是其他不可序列化的类型，抛出TypeError
    raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable")

data_with_complex_types = {
    "event_name": "Meeting",
    "start_time": datetime.now(),
    "participants": ["Alice", "Bob"],
    "tags": {"urgent", "project_x"}, # set类型
    "details": MyCustomObject("Report", 101) # 自定义对象
}

try:
    json_string_complex = json.dumps(data_with_complex_types, indent=4, ensure_ascii=False, default=custom_json_serializer)
    print("\n处理复杂类型后的JSON字符串：")
    print(json_string_complex)
except TypeError as e:
    print(f"\n序列化错误: {e}")

在这个

custom_json_serializer

函数中：

我们检查对象是否是
```
datetime
```
的实例，如果是，就将其转换为ISO格式的字符串，这是JSON中表示日期时间的常见方式。
我们检查是否是
```
MyCustomObject
```
的实例，如果是，就调用其
```
to_dict()
```
方法将其转换为一个字典。
我们还处理了
```
set
```
类型，将其转换为列表，因为JSON没有集合类型。
如果遇到其他我们没有明确处理的类型，就让它抛出原始的
```
TypeError
```
。

这种

default

参数机制为我们提供了极大的灵活性，能够根据实际需求定制序列化逻辑，确保即使是再复杂的数据结构也能顺利转换为JSON。

在转换过程中，可能遇到哪些常见错误及如何解决？

即使

json

模块用起来很方便，但在实际操作中，我们还是会遇到一些小麻烦。理解这些常见错误以及如何解决它们，能让我们在开发过程中少走很多弯路。

```
TypeError: Object of type X is not JSON serializable
```
- 原因： 这是最常见的错误，意味着你的字典中包含了
```
json
```
  模块默认无法处理的数据类型。比如
```
datetime
```
  对象、
```
set
```
  、自定义类的实例等。
- 解决： 使用
```
json.dumps()
```
  的
```
default
```
  参数，提供一个自定义的序列化函数来处理这些不可序列化的对象。我在上面“处理复杂数据类型”的部分已经详细展示了如何操作。核心思想是把这些特殊对象转换成JSON能理解的基本类型（如字符串、数字、列表、字典）。
编码问题（乱码）
- 原因： 当处理包含非ASCII字符（如中文、日文、特殊符号）的字符串时，如果编码设置不当，可能会出现乱码。
  - ```
  json.dumps()
```
  默认
```
  ensure_ascii=True
```
  ，会将所有非ASCII字符转义成
```
  \uXXXX
```
  的形式，这本身不是乱码，但可能不是你想要的结果（比如在控制台直接打印时看起来不直观）。
- 将JSON字符串写入文件时，如果文件编码与字符串编码不匹配，也会导致乱码。
- 解决：
  - 对于
```
json.dumps()
```
    ，如果你希望非ASCII字符直接显示而不是转义，设置
```
ensure_ascii=False
```
    。
  - 对于
```
json.dump()
```
    写入文件，务必在
```
open()
```
    函数中指定
```
encoding='utf-8'
```
    ，并确保你的JSON字符串本身也是UTF-8编码的。这几乎是处理多语言字符的黄金法则。
JSON键必须是字符串
- 原因： JSON规范要求所有的键（key）都必须是字符串类型。Python字典允许数字、元组等作为键。如果你的Python字典中包含非字符串的键，
```
json.dumps()
```
  在某些情况下可能会尝试将其转换为字符串，但如果转换失败或不符合预期，可能会有问题。
- 解决： 在序列化之前，手动确保所有字典的键都是字符串。通常，
```
json.dumps()
```
  会自动将数字键转换为字符串，例如
```
{1: "value"}
```
  会被序列化为
```
{"1": "value"}
```
  。但如果你有更复杂的非字符串键，最好提前进行转换。
输出的JSON字符串没有缩进，难以阅读
- 原因： 默认情况下，
```
json.dumps()
```
  输出的JSON字符串是紧凑的，没有任何空白符或换行符，这在机器处理时很高效，但对于人眼阅读来说，简直是噩梦。
- 解决： 使用
```
indent
```
  参数，例如
```
indent=4
```
  （四个空格缩进）或
```
indent=2
```
  。这不会影响JSON的有效性，只会增加文件大小，但大大提高了可读性。在调试和开发阶段，这几乎是一个必用的参数。