


Bagaimana untuk Mengekstrak Data Khusus daripada Pelbagai Objek JSON dalam Fail Tunggal?
Mengakses Berbilang Objek JSON daripada Satu Fail
Bekerja dengan fail JSON boleh menjadi mencabar, terutamanya apabila berurusan dengan berbilang objek JSON yang disimpan dalam fail tunggal. Untuk mengekstrak maklumat khusus daripada fail sedemikian, penyelesaian tersuai diperlukan.
Dalam senario ini, fail JSON mengandungi berbilang objek JSON, setiap satu mewakili maklumat acara tertentu. Tugasnya ialah untuk mengekstrak medan "Timestamp" dan "Kebergunaan" daripada setiap objek dan memformatkannya ke dalam bingkai data.
Untuk mencapai matlamat ini, memanfaatkan perpustakaan jsonstream adalah disyorkan. Ia menyediakan pendekatan khusus untuk mengendalikan fail JSON yang besar tanpa perlu memuatkan keseluruhan fail ke dalam memori. Pustaka membenarkan penyahkodan objek JSON secara berulang daripada fail, satu demi satu.
Pustaka JSONstream boleh digunakan seperti berikut:
<code class="python">from jsonstream import json with open("input.json", "r") as f: for obj in json.parse(f): # Access and process individual fields from the parsed JSON object timestamp = obj["Timestamp"] usefulness = obj["Usefulness"] # ... (perform any necessary actions with the extracted data)</code>
Sebagai alternatif, jika akses fail langsung tidak dapat dilakukan atau lebih disukai, menggunakan kelas JSONDecoder dengan kaedah raw_decode boleh menjadi penyelesaian yang cekap. Kaedah ini membolehkan penyahkodan rentetan JSON yang besar tanpa memerlukan membaca keseluruhan fail dalam satu operasi. Ia secara berulang mencari objek JSON yang sah dan menjejaki kedudukan penghuraian terakhir.
<code class="python">from json import JSONDecoder decoder = JSONDecoder() with open("input.json", "r") as f: for line in f: try: obj, pos = decoder.raw_decode(line, 0) timestamp = obj["Timestamp"] usefulness = obj["Usefulness"] # ... (perform actions with the extracted data) except JSONDecodeError: # Handle any errors encountered during decoding</code>
Kedua-dua pustaka JSONstream dan kaedah raw_decode menyediakan cara yang cekap untuk mengekstrak berbilang objek JSON daripada satu fail, menjadikannya lebih mudah untuk berfungsi dengan dan menganalisis set data JSON yang besar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Data Khusus daripada Pelbagai Objek JSON dalam Fail Tunggal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
