如何利用Python json.tool在命令行界面快速格式化JSON字符串?

雨墨小哥_6247

雨墨小哥_6247

2026-06-07

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原创

最省事的json格式化方式是用python -m json.tool配合stdin管道,如echo '{"name":"alice"}' | python -m json.tool;它仅支持utf-8、不支持自定义缩进或key排序,错误提示无行号,建议用jq调试。

如何利用python json.tool在命令行界面快速格式化json字符串?

用 python -m json.tool 格式化管道输入的 JSON 字符串

直接把一长串压缩 JSON 丢进命令行格式化,最省事的方式就是走 stdin 管道。只要 JSON 合法,python -m json.tool 就能原样解析并美化输出:

  • Linux/macOS 下: echo '{"name":"Alice","scores":[95,87]}' | python -m json.tool
  • Windows PowerShell: echo '{"name":"Alice","scores":[95,87]}' | python -m json.tool
  • Windows cmd 需转义双引号:echo {"name":"Alice","scores":[95,87]} | python -m json.tool(不推荐,易出错)

注意:输入必须是完整、合法的 JSON 文本,不能带 JS 风格的单引号或尾逗号,否则会报 Expecting property name enclosed in double quotes 或 Expecting ',' delimiter。

从文件读取并格式化后保存为新文件

python -m json.tool 默认只输出到 stdout,不覆盖原文件。想“就地格式化”得靠重定向:

  • 安全做法(生成新文件):python -m json.tool input.json > output.json
  • 危险操作(覆盖原文件):python -m json.tool input.json > input.json —— 这会导致清空原文件,因为 shell 先截断再执行命令
  • 若需校验后再写入,建议加 - 显式表示 stdin:cat input.json | python -m json.tool > output.json,便于排查中间环节

该模块不支持缩进自定义(固定为 2 空格),也不支持排序 key;如需 sort_keys=True 或 indent=4,得切到 Python 脚本里调用 json.dumps()。

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处理带 BOM 或非 UTF-8 编码的 JSON 文件

python -m json.tool 默认按 UTF-8 解码,遇到 Windows 记事本保存的 UTF-8-BOM 或 GBK 编码文件会直接报错:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0。

  • 先用 file input.json(Linux/macOS)或 chcp + more input.json(Windows)确认编码
  • 转换编码再处理:iconv -f gbk -t utf-8 input.json | python -m json.tool
  • 或者绕过命令行,用 Python 脚本显式指定 encoding:json.load(open('input.json', 'r', encoding='gbk'))

BOM 头(\ufeff)常被忽略,但会导致 json.tool 解析失败,删掉最开头的三个字节即可,或用 sed '1s/^\xef\xbb\xbf//' input.json(Linux/macOS)。

为什么 json.tool 有时报错却不说哪一行?

它底层调用的是 json.load(),错误位置只提示字符偏移(char 42),不显示行号。调试时别盯着错误信息猜,直接用 jq 替代(jq '.' input.json)——jq 报错带精确行列,且对 trailing comma、单引号更宽容。

  • 常见陷阱:JSON 字符串里混了注释 // 或 /* */,json.tool 不支持,必须先人工删掉
  • 多行字符串未转义换行符(如 "msg": "line1\nline2")是合法的,但若原始文本里真有未转义的裸换行,就不是有效 JSON
  • 用 python -m json.tool --help 只会显示简短用法,没有详细参数说明,它的功能非常有限,本质只是个轻量验证+美化入口

真正需要频繁处理 JSON 的场景,别卡在命令行工具上;写个两行 Python 脚本,可控性高得多。

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