Курс Python → Pretty-printing JSON в Python

Для того чтобы сделать JSON более удобочитаемым, то есть «pretty-printing», вам нужно всего лишь передать целое число в параметр indent. Этот параметр указывает на количество пробелов, которые будут использоваться для отступов при выводе JSON. Например, если вы передадите indent=4, то каждый уровень вложенности будет отображаться с отступом в 4 пробела.

Это довольно полезно, особенно если вам часто приходится работать с JSON данными и их анализировать. Красиво отформатированный JSON легче читать и понимать, что упрощает отладку и работу с данными. Благодаря pretty-printing вы сможете легко определить структуру JSON и выделить ключевую информацию.

Кроме того, помимо передачи параметра indent при использовании модуля json в Python, вы также можете воспользоваться командой json.tool прямо в командной строке. Эта команда позволяет вам форматировать JSON данные прямо в терминале, без необходимости писать дополнительный код.


import json

data = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
pretty_json = json.dumps(data, indent=4)

print(pretty_json)

Пример кода выше демонстрирует использование функции dumps из модуля json для pretty-printing JSON данных. Передав параметр indent=4, мы получаем отформатированный JSON, который легче читать и анализировать. Таким образом, использование pretty-printing делает работу с JSON данными более удобной и эффективной.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа с timedelta в Python
  2. Изменения в обработке логических значений
  3. Защита данных в Python
  4. Преобразование списка в словарь через генератор
  5. Группы исключений в Python
  6. Декоратор @override
  7. Локальные переменные.
  8. Декоратор защиты анонимных пользователей
  9. Оператор Walrus: правильное использование
  10. Стать Python-разработчиком
  11. Обратный список чисел
  12. Работа с массивами в Numpy
  13. Перевод двоичного кода в целое число
  14. Функции в Python
  15. Построение графиков в терминале с bashplotlib
  16. Капитализация строк
  17. Срез списка в Python
  18. Сложение матриц в NumPy
  19. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  20. Преобразование букв в нижний регистр
  21. Тип CodeType в Python.
  22. Именование столбцов в Python с pandas
  23. Комментарии в Python
  24. Форматирование чисел в Python
  25. Условное добавление элементов в список
  26. Обработка ошибок в JSON данных
  27. Удаление дубликатов из списка
  28. Хранение переменных в словаре.
  29. Работа с индексами списков
  30. Протокол управления контекстом
  31. Настройка логгера Logzero
  32. Нахождение разницы между списками в Python
  33. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  34. Метод get для словарей
  35. Сравнение def и lambda в Python
  36. Непрерывная проверка в Python
  37. Конкатенация строковых литералов
  38. Метод __imod__ для Python
  39. Проверка условий: all и any
  40. Метод index() в Python
  41. Создание уникального множества

Marketello читают маркетологи из крутых компаний