JSON的完整形式是JavaScript Object Notation。这意味着将使用编程语言的文本组成的脚本(可执行)文件用于存储和传输数据。 Python通过名为内置的软件包支持JSONjson。要使用此功能，我们导入json用Python脚本打包。 JSON中的文本是通过带引号的字符串完成的，其中包含了键-值映射中的值{ }。它类似于Python中的字典。
注意：有关更多信息，请参阅使用Python读取，写入和解析JSON。
json ·dumps()
json.dumps()函数将Python对象转换为json字符串。
用法：
json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
参数：
obj:将obj序列化为JSON格式的流
skipkeys:如果skipkeys为true(默认值：False)，则将跳过不是基本类型(str，int，float，bool，None)的dict键，而不是引发TypeError。
ensure_ascii:如果ensure_ascii为true(默认值)，则确保输出中所有传入的非ASCII字符都已转义。如果ensure_ascii为false，则将输出这些字符as-is。
check_circular:如果check_circular为false(默认值：True)，则将跳过对容器类型的循环引用检查，并且循环引用将导致OverflowError(或更糟)。
allow_nan:如果allow_nan为false(默认值：True)，则严格符合JSON规范的序列化超出范围的浮点值(nan，inf，-inf)将是ValueError。如果allow_nan为true，则将使用它们的JavaScript等效项(NaN，Infinity和-Infinity)。
indent:如果缩进是非负整数或字符串，则JSON数组元素和对象成员将是具有该缩进级别的pretty-printed。缩进级别0，负数或“”只会插入换行符。无(默认)选择最紧凑的表示形式。使用正整数缩进会使每个级别缩进多个空格。如果缩进是字符串(例如“t”)，则该字符串用于缩进每个级别。
separators:如果指定，分隔符应为(item_separator，key_separator)元组。如果缩进为“无”，则默认值为(‘，’，‘：’)，否则为(‘，’，‘：’)。为了获得最紧凑的JSON表示形式，您应该指定('，'，'：')以消除空格。
default:如果指定了默认值，则默认值应该是一个调用本来无法序列化的对象的函数。它应该返回该对象的JSON可编码版本或引发TypeError。如果未指定，则引发TypeError。
sort_keys:如果sort_keys为true(默认值：False)，则字典的输出将按键排序。
范例1：将Python字典传递给json.dumps()函数将返回一个字符串。
import json
# Creating a dictionary
Dictionary ={1:'Welcome', 2:'to',
3:'Geeks', 4:'for',
5:'Geeks'}
# Converts input dictionary into
# string and stores it in json_string
json_string = json.dumps(Dictionary)
print('Equivalent json string of input dictionary:',
json_string)
print(" ")
# Checking type of object
# returned by json.dumps
print(type(json_string))
输出
Equivalent json string of dictionary:{“1”:“Welcome”, “2”:“to”, “3”:“Geeks”, “4”:“for”, “5”:“Geeks”}
范例2：通过将跳过键设置为True(默认值：False)，我们将自动跳过不是基本类型的键。
import json
Dictionary ={(1, 2, 3):'Welcome', 2:'to',
3:'Geeks', 4:'for',
5:'Geeks'}
# Our dictionary contains tuple
# as key, so it is automatically
# skipped If we have not set
# skipkeys = True then the code
# throws the error
json_string = json.dumps(Dictionary,
skipkeys = True)
print('Equivalent json string of dictionary:',
json_string)
输出
Equivalent json string of dictionary:{“2”:“to”, “3”:“Geeks”, “4”:“for”, “5”:“Geeks”}
范例3：
import json
# We are adding nan values
# (out of range float values)
# in dictionary
Dictionary ={(1, 2, 3):'Welcome', 2:'to',
3:'Geeks', 4:'for',
5:'Geeks', 6:float('nan')}
# If we hadn't set allow_nan to
# true we would have got
# ValueError:Out of range float
# values are not JSON compliant
json_string = json.dumps(Dictionary,
skipkeys = True,
allow_nan = True)
print('Equivalent json string of dictionary:',
json_string)
输出：
Equivalent json string of dictionary:{“2”:“to”, “3”:“Geeks”, “4”:“for”, “5”:“Geeks”, “6”:NaN}
范例4：
import json
Dictionary ={(1, 2, 3):'Welcome', 2:'to',
3:'Geeks', 4:'for',
5:'Geeks', 6:float('nan')}
# Indentation can be used
# for pretty-printing
json_string = json.dumps(Dictionary,
skipkeys = True,
allow_nan = True,
indent = 6)
print('Equivalent json string of dictionary:',
json_string)
输出：
Equivalent json string of dictionary:{
"2":"to",
"3":"Geeks",
"4":"for",
"5":"Geeks",
"6":NaN
}
范例5：
import json
Dictionary ={(1, 2, 3):'Welcome', 2:'to',
3:'Geeks', 4:'for',
5:'Geeks', 6:float('nan')}
# If specified, separators should be
# an (item_separator, key_separator)tuple
# Items are seperated by '.' and key,
# values are seperated by '='
json_string = json.dumps(Dictionary,
skipkeys = True,
allow_nan = True,
indent = 6,
separators =(". ", " = "))
print('Equivalent json string of dictionary:',
json_string)
输出：
Equivalent json string of dictionary:{
"2" = "to".
"3" = "Geeks".
"4" = "for".
"5" = "Geeks".
"6" = NaN
}
范例＃6：
import json
Dictionary ={'c':'Welcome', 'b':'to',
'a':'Geeks'}
json_string = json.dumps(Dictionary,
indent = 6,
separators =(". ", " = "),
sort_keys = True)
print('Equivalent json string of dictionary:',
json_string)
输出：
Equivalent json string of dictionary:{
"a" = "Geeks".
"b" = "to".
"c" = "Welcome"
}