什么是序列化？为什么需要json.dump()？

序列化是将Python对象转换为可存储或传输的格式（如JSON字符串）的过程。json.dump()方法允许我们将Python数据结构直接写入文件，非常适合：

• 保存程序配置和用户设置
• 缓存API响应或计算结果
• 在不同程序间交换数据
• 保存机器学习模型或数据集

json.dump()基本用法

使用json.dump()只需要两个必要参数：要序列化的对象和文件对象。

import json

# 创建要保存的数据
data = {
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "courses": ["Python", "JavaScript", "SQL"],
    "is_active": True
}

# 使用json.dump()写入文件
with open('user_data.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data, file)

执行此代码后，会创建一个user_data.json文件，内容为：
{"name": "张三", "age": 30, "courses": ["Python", "JavaScript", "SQL"], "is_active": true}

常用参数详解

json.dump(data, file, indent=4)

{
    "name": "张三",
    "age": 30,
    ...
}

json.dump(data, file, ensure_ascii=False)

json.dump(data, file, sort_keys=True)

处理自定义对象和日期

json模块默认无法序列化自定义对象和日期类型，需要自定义处理方法：

import json
from datetime import datetime

class User:
    def __init__(self, name, join_date):
        self.name = name
        self.join_date = join_date

# 自定义序列化函数
def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()
    elif isinstance(obj, User):
        return {"name": obj.name, "join_date": obj.join_date}
    raise TypeError("Type not serializable")

# 创建包含自定义对象的数据
user = User("李四", datetime.now())
data = {
    "user": user,
    "timestamp": datetime.now()
}

with open('complex_data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, default=custom_serializer, indent=2)

实际应用场景

config = {
    "theme": "dark",
    "language": "zh-CN",
    "autosave": True,
    "recent_files": ["file1.py", "notes.txt"]
}

with open('config.json', 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=4)

import requests

response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()

# 缓存API响应
with open('api_cache.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)
    
print("API响应已保存！")

常见问题与解决方案

总结

json.dump()是Python中处理数据持久化的核心工具，掌握它可以：

• 高效存储和交换结构化数据
• 创建人类可读的配置文件
• 实现简单但强大的数据持久化方案
• 与其他编程语言和系统进行数据交互

最佳实践建议：始终指定文件编码（推荐utf-8），处理大文件时考虑内存使用，对包含用户输入的数据进行安全验证。