因此,我使用的是Python 2.7,使用该json模块对以下数据结构进行编码:
json
'layer1': { 'layer2': { 'layer3_1': [ long_list_of_stuff ], 'layer3_2': 'string' } }
我的问题是我正在使用漂亮的打印来打印所有内容,如下所示:
json.dumps(data_structure, indent=2)
太好了,除了我要缩进的全部内容(内容除外)外,"layer3_1"这是一个庞大的字典,列出了坐标,因此,每一个上设置一个值都可以轻松打印出包含数千行的文件,并带有示例如下:
"layer3_1"
{ "layer1": { "layer2": { "layer3_1": [ { "x": 1, "y": 7 }, { "x": 0, "y": 4 }, { "x": 5, "y": 3 }, { "x": 6, "y": 9 } ], "layer3_2": "string" } } }
我真正想要的是类似于以下内容的东西:
{ "layer1": { "layer2": { "layer3_1": [{"x":1,"y":7},{"x":0,"y":4},{"x":5,"y":3},{"x":6,"y":9}], "layer3_2": "string" } } }
我听说可以扩展该json模块:是否可以将其设置为仅在"layer3_1"对象内部时关闭缩进?如果是这样,有人可以告诉我如何吗?
更新
以下是我的原始答案的一个版本,该版本已进行了多次修订。与原始文档不同,我只发布了原始文档,以展示如何在JFSebastian的工作答案中获得第一个想法,并且与他一样,该对象返回了对象的非缩进 字符串 表示形式。最新的更新版本返回隔离格式的Python对象JSON。
每个坐标的键dict将按照OP的注释之一按排序顺序显示,但sort_keys=True前提是在json.dumps()驱动过程的初始调用中指定了关键字参数,并且在此过程中它不再将对象的类型更改为字符串。换句话说,现在保留了“包装”对象的实际类型。
dict
sort_keys=True
json.dumps()
我认为不了解我帖子的初衷会导致很多人对此发表不赞成的话,因此,主要是因为这个原因,我多次“修复”并改进了答案。当前版本是我原始答案的结合,还有@Erik Allik在其答案中使用的一些想法,以及该答案下方评论中显示的其他用户的有用反馈。
以下代码似乎在Python 2.7.16和3.7.4中均保持不变。
from _ctypes import PyObj_FromPtr import json import re class NoIndent(object): """ Value wrapper. """ def __init__(self, value): self.value = value class MyEncoder(json.JSONEncoder): FORMAT_SPEC = '@@{}@@' regex = re.compile(FORMAT_SPEC.format(r'(\d+)')) def __init__(self, **kwargs): # Save copy of any keyword argument values needed for use here. self.__sort_keys = kwargs.get('sort_keys', None) super(MyEncoder, self).__init__(**kwargs) def default(self, obj): return (self.FORMAT_SPEC.format(id(obj)) if isinstance(obj, NoIndent) else super(MyEncoder, self).default(obj)) def encode(self, obj): format_spec = self.FORMAT_SPEC # Local var to expedite access. json_repr = super(MyEncoder, self).encode(obj) # Default JSON. # Replace any marked-up object ids in the JSON repr with the # value returned from the json.dumps() of the corresponding # wrapped Python object. for match in self.regex.finditer(json_repr): # see https://stackoverflow.com/a/15012814/355230 id = int(match.group(1)) no_indent = PyObj_FromPtr(id) json_obj_repr = json.dumps(no_indent.value, sort_keys=self.__sort_keys) # Replace the matched id string with json formatted representation # of the corresponding Python object. json_repr = json_repr.replace( '"{}"'.format(format_spec.format(id)), json_obj_repr) return json_repr if __name__ == '__main__': from string import ascii_lowercase as letters data_structure = { 'layer1': { 'layer2': { 'layer3_1': NoIndent([{"x":1,"y":7}, {"x":0,"y":4}, {"x":5,"y":3}, {"x":6,"y":9}, {k: v for v, k in enumerate(letters)}]), 'layer3_2': 'string', 'layer3_3': NoIndent([{"x":2,"y":8,"z":3}, {"x":1,"y":5,"z":4}, {"x":6,"y":9,"z":8}]), 'layer3_4': NoIndent(list(range(20))), } } } print(json.dumps(data_structure, cls=MyEncoder, sort_keys=True, indent=2))
输出:
{ "layer1": { "layer2": { "layer3_1": [{"x": 1, "y": 7}, {"x": 0, "y": 4}, {"x": 5, "y": 3}, {"x": 6, "y": 9}, {"a": 0, "b": 1, "c": 2, "d": 3, "e": 4, "f": 5, "g": 6, "h": 7, "i": 8, "j": 9, "k": 10, "l": 11, "m": 12, "n": 13, "o": 14, "p": 15, "q": 16, "r": 17, "s": 18, "t": 19, "u": 20, "v": 21, "w": 22, "x": 23, "y": 24, "z": 25}], "layer3_2": "string", "layer3_3": [{"x": 2, "y": 8, "z": 3}, {"x": 1, "y": 5, "z": 4}, {"x": 6, "y": 9, "z": 8}], "layer3_4": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] } } }