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JSON（JavaScript Object Notation）是一种常见的数据交换格式，通常用于存储和传输结构化数据。在实际应用中，我们经常需要对JSON文件中的数据进行格式化处理，使其更易读、易于解析和理解。本文将介绍如何利用Python代码对JSON文件中的数据进行格式化处理，帮助读者更好地处理和管理JSON数据。

1.读取JSON文件

首先，我们需要使用Python读取JSON文件，并将其加载为Python对象。可以使用`json`库中的`load`函数来实现这一步骤。

```python

import json

#读取JSON文件

with open('data.json','r')as file:

data=json.load(file)

```

2.格式化输出JSON数据

一旦数据加载到Python对象中，我们可以利用`json.dumps()`函数将数据格式化为可读性更好的JSON格式。可以设置`indent`参数来指定缩进空格数，使输出的JSON数据更加清晰。

```python

#格式化输出JSON数据

formatted_data=json.dumps(data,indent=4)

print(formatted_data)

```

3.写入格式化后的数据到新文件

如果需要将格式化后的数据写入到新的JSON文件中，可以使用`json.dump()`函数来实现。

```python

#写入格式化后的数据到新文件

with open('formatted_data.json','w')as file:

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

```

4.示例代码

下面是一个简单的示例代码，演示了如何读取JSON文件、格式化输出数据并将格式化后的数据写入到新文件中：

```python

import json

#读取JSON文件

with open('data.json','r')as file:

data=json.load(file)

#格式化输出JSON数据

formatted_data=json.dumps(data,indent=4)

print(formatted_data)

#写入格式化后的数据到新文件

with open('formatted_data.json','w')as file:

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

```

结语

通过本文的介绍和示例代码，我们学习了如何利用Python代码对JSON文件中的数据进行格式化处理。格式化后的数据更易读、易于解析，有助于提升数据处理的效率和准确性。希望本文能够帮助读者更好地处理和管理JSON数据，提升数据处理和分析的效率。

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