Wie verarbeitet man riesige JSON-Dateien, die die Speichergrenzen überschreiten?

Verarbeitung von JSON-Dateien, die die Speichergrenzen überschreiten

Wenn Sie mit riesigen JSON-Dateien arbeiten, die den verfügbaren Speicher Ihres Systems überschreiten, laden Sie die gesamte Datei in ein Python Wörterbuch wird undurchführbar. Dieses Problem entsteht, weil herkömmliche JSON-Parsing-Ansätze wie json.load() versuchen, die gesamte Datei auf einmal zu lesen, was zu einem MemoryError führt.

Lösung mit Daten-Streaming

Um dieses Problem zu beheben, verwenden Sie einen JSON-Streaming-Ansatz. Durch die Arbeit mit einem Datenstrom können Sie die JSON-Datei inkrementell verarbeiten und vermeiden so die Notwendigkeit, die gesamte Datei in den Speicher zu laden.

Wir stellen vor: ijson

Eine beliebte Bibliothek für JSON-Streaming ist ijson. Mit diesem Modul können Sie JSON-Daten als Stream lesen, sie in Blöcken analysieren und die analysierten Daten als Iterator bereitstellen. Durch die Nutzung von Ijson können Sie große JSON-Dateien verarbeiten, ohne übermäßig viel Speicher zu verbrauchen.

Weitere Überlegungen

json-streamer: Diese Bibliothek, wie vorgeschlagen von Kashif, verwendet einen ähnlichen Streaming-Mechanismus für die JSON-Verarbeitung.

bigjson: Die bigjson-Bibliothek von Henrik Heino ermöglicht die direkte Zuordnung von JSON-Daten in den Speicher, ohne sie vollständig zu laden.

Durch den Einsatz Mithilfe von Streaming-Ansätzen und der Verwendung geeigneter Bibliotheken können Sie JSON-Dateien, die die Speicherbeschränkungen Ihres Systems überschreiten, effektiv verarbeiten.

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