json.dump()是最直接高效的json写入方式，直接序列化python对象到文件，省去字符串中间步骤，需用文本模式打开并指定encoding='utf-8'，配合with语句确保安全关闭。
json.dump() 是最直接、最高效的方式，无需先转字符串再写入。
用 json.dump() 直接写入文件对象
json.dump() 把 Python 对象（如 dict、list）序列化后直接写进文件对象，省去中间字符串构建步骤，内存占用更低、速度更快。
常见错误是误用 json.dumps() + file.write()，尤其在处理大对象时会多一次字符串拷贝。
- 必须用文本模式打开文件（
'w'），且显式指定encoding='utf-8'（Windows 下不加可能报错） -
with open(...)是必须的，否则文件句柄泄漏风险高 - 不要手动调用
file.close()——with已确保安全关闭
import json
<p>data = {"name": "张三", "scores": [89, 92, 78], "active": True}</p><p>with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)</p>
indent 和 ensure_ascii=False 的实际影响
这两个参数不改变数据内容，但极大影响可读性与中文显示：
-
indent=4：生成带缩进的格式化 JSON，适合人工查看或配置文件；若用于传输或日志，建议去掉（indent=None，默认值），能减小体积、加快写入 -
ensure_ascii=False：让中文、emoji 等原样输出；不加则全部转成\uXXXX形式，文件变大且难读
注意：ensure_ascii=False 必须配合 encoding='utf-8' 使用，否则会抛出 UnicodeEncodeError。
写入失败的典型错误和应对
JSON 只支持有限的 Python 类型（dict、list、str、int、float、bool、None）。遇到自定义类、datetime、set 等会直接报 TypeError: Object of type ... is not JSON serializable。
- 先检查
data是否含非标准类型，可用print(type(x))沿路径排查 - 简单修复：用
default参数提供转换逻辑，例如：import json from datetime import datetime
data = {"created": datetime.now()}
def json_serializer(obj): if isinstance(obj, datetime): return obj.isoformat() raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable")
with open("log.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, default=json_serializer)
追加写入 JSON 到文件？别这么做
JSON 文件本质是单个完整对象，不能像日志那样逐行追加。试图用'a' 模式反复 json.dump() 会导致语法错误（多个根对象）。
- 如果需要累积数据，改用
list存储所有条目，每次读取 → 追加 → 全量重写 - 或换用更适合追加的格式，如 NDJSON（每行一个 JSON 对象）
真正容易被忽略的是：json.dump() 不做编码转换，它依赖你传入的文件对象已按 UTF-8 打开。漏掉 encoding='utf-8' 在 macOS/Linux 偶尔能蒙混过关，但在 Windows 上几乎必报错，且错误信息模糊（常提示 write() argument must be str 或编码冲突），排查成本远高于一开始就写对。
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