Python，JSON是一种流行的数据格式，用于系统之间的数据交换。JSON模块提供了处理JSON数据࿰的函数c;允许您将Python对象序列化为JSON字符串�并将JSON字符串反序列化回Python对象。

JSON序列化。

JSON序列化是将Python对象转换为JSON格式的过程。这是一种容易传输或存储数据的格式，以后重建回原来的形式是非常有用的。

Python为JSON序列化和反序列化提供了json模块。在这个模块中，我们可以使用json.dumps()序列化的方法。

json.dumps()方法。

语法：

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。)。

功能。：将。obj。序列化为 JSON 格式字符串，使用以下转换表：

dumps()方法参数说明。：

• skipkeys。：如果。 skipkeys。为。 True。（默认值：False。），会跳过那些不是基本类型的（str、int、float、bool、None）key࿰字典c;而不是。TypeError。。
• ensure_ascii。：如果。 ensure_ascii。为。 True。（默认值）#xff0;，输出将确保所有输入的非输出 ASCII 所有的字符都被转义。如果。 ensure_ascii。为。 False。，这些字符将按原样输出。
• check_circular。：如果。 check_circular。为。 False。（默认值：True。），检查࿰，跳过对容器类型的循环c;会导致循环引用。 RecursionError。（或者更糟）。
• allow_nan。：如果。 allow_nan。为。 False。（默认值：True。），严格遵循 JSON 在规范的情况下，超出范围的序列化浮点值（nan。, inf。, -inf。）将引发。 ValueError。。如果。 allow_nan。为。 True。，它们将被使用 JavaScript 等价物（NaN。, Infinity。, -Infinity。）。
• indent。：如果。 indent。非负整数或字符串，那么 JSON 数组元素和对象成员将以这个缩进级别进行美化和打印。一个缩进级为0、负或空字符串（"）只能插入换行符。使用。 None。（默认值）#xff0;选择最紧凑的表达方式。使用正整数缩进，每个级别都会缩小这么多空间。如果。 indent。字符串（例如。 "\t"），然后，字符串将用于每个级别的缩进。
• separators。：若指定。 separators。，它应该是一个。 (item_separator, key_separator)。元组。如果 indent 是 None，默认值是。 (', ', ': ')。，否则是。 (',', ': ')。。得到最紧凑的 JSON 表示形式󿀌您应该指定。 (',', ':')。消除空白字符。
• default。：若指定。 default。，它应该是函数，用于处理不能通过其他方式序列化的对象。这个函数应该返回一个可以被允许的函数 JSON 编码版本的对象，或者抛出一个。 TypeError。。假如没有指定。 default。，则会抛出。 TypeError。。
• sort_keys。：如果。 sort_keys。为。True。（默认值为。False。），按键排序字典的输出。

示例。

示例：将python字典转换为JSON字符串。

import。jsondata。 ={ 。"省份":。"陕西","城市":。"延安"}。}。

使用以下代码反序列化：

import。json。with。open。(。'data.json','r',encoding。='UTF-8')。as。f。:。python_obj。 =json。.。load。(。f。)。print。(。python_obj。)。

运行输出：