我们可以通过为separator赋值为(',', ':')来消除空白字符
>>> json.dumps({'a':'str', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g':(4, 5, 6)}) '{"a": "str", "c": true, "b": 11.1, "e": 10, "d": null, "g": [4, 5, 6], "f": [1, 2, 3]}' >>> json.dumps({'a':'str', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g':(4, 5, 6)}, separators=(',',':')) '{"a":"str","c":true,"b":11.1,"e":10,"d":null,"g":[4,5,6],"f":[1,2,3]}' 反序列化 # 反序列化 >>> json.loads('{"a": "str", "c": true, "b": 11.1, "e": 10, "d": null, "g": [4, 5, 6], "f": [1, 2, 3]}') {'c': True, 'e': 10, 'a': 'str', 'g': [4, 5, 6], 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'b': 11.1} >>> json.loads('{"a":"str","c":true,"b":11.1,"e":10,"d":null,"g":[4,5,6],"f":[1,2,3]}') {'c': True, 'e': 10, 'a': 'str', 'g': [4, 5, 6], 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'b': 11.1} dump()与load()函数示例 # 序列化到文件中 >>> with open('test.json', 'w') as fp: ... json.dump({'a':'str中国', 'c': True, 'e': 10, 'b': 11.1, 'd': None, 'f': [1, 2, 3], 'g':(4, 5, 6)}, fp, indent=4) # 反序列化文件中的内容 >>> with open('test.json', 'r') as fp: ... json.load(fp) {'e': 10, 'g': [4, 5, 6], 'b': 11.1, 'c': True, 'd': None, 'a': 'str中国', 'f': [1, 2, 3]}需要说明的是： 如果试图使用相同的fp重复调用dump()函数去序列化多个对象（或序列化同一个对象多次），将会产生一个无效的JSON文件，也就是说对于一个fp只能调用一次dump()。
4. 实例：自定义数据类型的序列化/反序列化Python是面向对象的编程语言，我们可以自定义需要的数据类型；实际工作中，我们常常会用到自定义数据类型的序列化与反序列化操作。要实现自定义数据类型的序列化与反序列化有两种方式：
通过转换函数实现
通过继承JSONEncoder和JSONDecoder类实现
首先来自定义一个数据类型 class Student(object): def __init__(self, name, age, sno): self.name = name self.age = age self.sno = sno def __repr__(self): return 'Student [name: %s, age: %d, sno: %d]' % (self.name, self.age, self.sno)直接调用dumps()方法会引发TypeError错误：
>>> stu = Student('Tom', 19, 1) >>> print(stu) Student [name: Tom, age: 19, sno: 1] >>> >>> json.dumps(stu) ... TypeError: Student [name: Tom, age: 19, sno: 1] is not JSON serializable