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如何在不耗尽内存的情况下处理海量 JSON 文件?

Oct 30, 2024 am 07:26 AM

How to Process Massive JSON Files Without Running Out of Memory?

在不造成内存过载的情况下处理大量 JSON 文件

将大量 JSON 文件加载到内存中通常会导致内存耗尽。考虑以下场景:

<code class="python">from datetime import datetime
import json

print(datetime.now())

f = open('file.json', 'r')
json.load(f)
f.close()

print(datetime.now())</code>
登录后复制

此代码尝试加载 JSON 文件的全部内容,这可能会导致 MemoryError。这是因为 json.load() 委托给 json.loads(f.read()),后者首先将整个文件读取到内存中。

解决方案:拥抱流式传输的力量

为了避免内存限制,请考虑将 JSON 处理作为流而不是完整的块。这涉及仅读取文件的部分内容、处理它们,并迭代地继续,直到处理整个文件。

强烈推荐的一个选项是 ijson,它是一个为流式 JSON 数据量身定制的模块。在它的帮助下,您可以将 JSON 作为流而不是静态文件来使用,从而有效地规避内存限制。

<code class="python"># With ijson
import ijson

with open('file.json', 'r') as f:
    for event, value in ijson.parse(f):
        # Process the event and value</code>
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替代解决方案

另外两个值得注意的替代方案:

  • json-streamer:另一个具有可自定义选项的流式 JSON 解析器。
  • bigjson: 也是用于处理 JSON 文件的专用包内存大。它提供了一个基于光标的界面来导航数据。

通过利用这些技术,您甚至可以有效地处理最庞大的 JSON 文件,而不会遇到内存耗尽的情况。

以上是如何在不耗尽内存的情况下处理海量 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!

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