Speichereffizientes und schnelles Laden großer JSON-Dateien
Das Laden großer JSON-Dateien in den Speicher mit herkömmlichen Methoden kann übermäßige Ressourcen verbrauchen. Es gibt jedoch einen alternativen Ansatz, der ein effizientes teilweises Lesen von JSON-Inhalten ermöglicht.
Ähnlich wie das Durchlaufen von Zeilen in einer Textdatei bietet Ijson eine Analogie zum inkrementellen Parsen von JSON-Daten. Mit dieser Bibliothek können Benutzer JSON-Objekte analysieren, ohne die gesamte Datei in den Speicher laden zu müssen.
Um Ijson zu nutzen, kann man den folgenden Ansatz verwenden:
<code class="python">import ijson for prefix, the_type, value in ijson.parse(open(json_file_name)): print(prefix, the_type, value)</code>
In diesem Code stellt das Präfix den Punkt dar -getrennter Pfad innerhalb des JSON-Baums, the_type gibt den Ereignistyp an („start_map“, „end_map“ usw.) und value enthält den tatsächlichen Wert, der dem Ereignis zugeordnet ist.
Mit ijson können Entwickler effektiv analysieren große JSON-Dateien inkrementell, wodurch Speicher gespart und gleichzeitig effizient auf Daten zugegriffen wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich große JSON-Dateien laden und analysieren, ohne meinen Speicher zu überlasten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!