Extrem große JSON-Dateien lesen, ohne den Speicher zu beschädigen
Der Versuch, umfangreiche JSON-Dateien mit Standard-Python-Methoden direkt in den Speicher zu laden, kann zu einem „ Speicherfehler.“ Dies liegt daran, dass diese Methoden versuchen, die gesamte Datei zu lesen, bevor sie analysiert werden, was übermäßig viel Speicher verbraucht.
Um dieses Problem zu lösen, ist es notwendig, die Dateien inkrementell als Streams zu verarbeiten und jeweils Teile für die sofortige Verarbeitung zu lesen. ijson ist eine wertvolle Bibliothek für diesen Zweck und bietet einen Streaming-JSON-Parser.
Hier ist ein Beispiel, wie Sie ijson zum Streamen einer großen JSON-Datei verwenden können:
<code class="python">import ijson with open('large_file.json', 'r', encoding='utf-8') as f: parser = ijson.parse(f) for prefix, event, value in parser: # Process the current event and value if prefix and event == 'map_key': # Handle the key for a new object key = value elif event == 'string': # Handle the value for a string val = value</code>
Während Sie iterieren Durch den Stream können Sie die Daten inkrementell verarbeiten, ohne die Speichergrenzen zu überschreiten. Andere in der Diskussion erwähnte Bibliotheken wie json-streamer und bigjson bieten ähnliche Funktionen. Durch den Einsatz dieser Tools können Sie extrem große JSON-Dateien effektiv verarbeiten, ohne dass Speicherfehler auftreten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHier sind einige Titeloptionen, die auf Fragen zugeschnitten sind und den Schwerpunkt des Artikels auf den Umgang mit großen JSON-Dateien widerspiegeln: Option 1 (allgemeiner): * So verarbeiten Sie extrem große JSON-Dateien mit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!