我在this官方文档中搜索了python中json.dump（）和json.dumps（）之间的区别。很明显，它们与文件写入选项有关。
但是他们之间的细微差别是什么？在什么情况下，他们比其他人更有优势呢？
答案 0 :(得分：87)
除了文档所说的内容之外，还没有其他任何内容可以添加。如果要将JSON转储到文件/套接字或其他任何内容中，那么您应该转到dump()。如果你只需要它作为字符串（用于打印，解析或其他），那么使用dumps()（转储字符串）
如Antii Haapala in this answer所述，ensure_ascii行为存在一些细微差别。这主要是由于底层write()函数如何工作，因为它运行成块而不是整个字符串。有关详细信息，请查看答案。
json.dump()
将obj序列化为JSON格式的流到fp（.write（） - 支持类似文件的对象
如果ensure_ascii为False，写入fp的一些块可能是unicode实例
json.dumps()
将obj序列化为JSON格式的str
如果ensure_ascii为False，则结果可能包含非ASCII字符，返回值可能是unicode实例
答案 1 :(得分：23)
带s的函数接受字符串参数。其他人拿文件
流。
答案 2 :(得分：5)
Python 2 的一个显着区别是，如果您使用ensure_ascii=False，dump会将UTF-8编码数据正确地写入文件中（除非您使用了非UTF-8扩展字符的8位字符串：
dumps ensure_ascii=False只能根据您用于字符串的类型生成str或unicode：
使用此转换表将obj序列化为JSON格式的str。如果ensure_ascii为False，则结果可能包含非ASCII字符，返回值可能是
unicode实例。
（强调我的）。请注意，它可能仍然是str实例。
因此，您无法使用其返回值将结构保存到文件中而不检查哪个
格式已返回，可能正在使用unicode.encode。
这当然不再是Python 3中的有效问题，因为不再存在这种8位/ Unicode混淆。
对于load vs loads，load认为整个文件是一个JSON文档，因此您无法使用它来读取多个新行有限的JSON来自单个文件的文件。
答案 3 :(得分：1)
内存使用率和速度。
调用jsonstr = json.dumps(mydata)时，它首先在内存中创建数据的完整副本，然后才file.write(jsonstr)将其复制到磁盘。因此，这是一种更快的方法，但是如果要保存大量数据，则可能会成为问题。
调用json.dump(mydata, file)时-不带's'时，将不使用新的内存，因为数据是按块转储的。但是整个过程要慢大约2倍。
源：我检查了json.dump()和json.dumps()的源代码，还测试了使用time.time()测量时间并观察htop中的内存使用情况的两种变体。