以下是一些标题选项，它们是根据问题量身定制的，反映了本文对处理大型 JSON 文件的重点： 选项 1（更一般）： * 如何处理极大的 JSON 文件

在不破坏内存的情况下读取极大的 JSON 文件

尝试使用标准 Python 方法将大量 JSON 文件直接加载到内存中可能会导致“内存错误。”发生这种情况是因为这些方法在解析文件之前尝试读取整个文件，从而消耗过多的内存。

要解决此问题，需要将文件作为流增量处理，一次读取部分内容以便立即处理。 ijson 是用于此目的的一个有价值的库，它提供了一个流式 JSON 解析器。

以下是如何使用 ijson 来流式传输大型 JSON 文件的示例：

<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>

当您迭代时通过流，您可以增量处理数据，而不会超出内存限制。讨论中提到的其他库（例如 json-streamer 和 bigjson）提供类似的功能。通过利用这些工具，您可以有效地处理非常大的 JSON 文件，而不会遇到内存错误。

以上是以下是一些标题选项，它们是根据问题量身定制的，反映了本文对处理大型 JSON 文件的重点： 选项 1（更一般）： * 如何处理极大的 JSON 文件的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！