如何在 Python 中处理相当大的 JSON 文件而不出现内存错误？

读取相当大的 JSON 文件

由于 JSON 解码器的默认行为，将大型 JSON 文件加载到 Python 中可能会带来内存挑战。这些解码器通常会将整个文件加载到内存中，从而导致大量文件出现 MemoryErrors。

解决此问题的关键在于利用流式传输方法，而不是一次性加载整个文件。这涉及到以较小的块读取和处理数据。

解决方案：JSON 流

一种有效的解决方案是使用 ijson 模块实现流式传输方法。 Ijson 将 JSON 视为流，允许迭代处理数据，而无需将整个文件保存在内存中。

代码示例

<code class="python">from ijson import items

with open('file.json', 'r') as f:
    for event, value in items(f):
        # Process the current event and value
        pass</code>

在此示例中， ijson 模块迭代 JSON 数据，提供用于处理的事件和值。这可以避免将整个文件加载到内存中，从而解决初始内存错误。

替代解决方案

其他值得注意的解决方案包括：

• json-streamer： 专门为流式处理大型 JSON 文件而设计的库。
• bigjson： 将 JSON 文件转换为二进制格式以提高处理效率的工具。

通过利用流技术，您可以有效地加载和处理大型 JSON 文件，而不会遇到内存限制。

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