Wie kann ich große JSON-Dateien laden und analysieren, ohne meinen Speicher zu überlasten?

Speichereffizientes und schnelles Laden großer JSON-Dateien

Das Laden großer JSON-Dateien in den Speicher mit herkömmlichen Methoden kann übermäßige Ressourcen verbrauchen. Es gibt jedoch einen alternativen Ansatz, der ein effizientes teilweises Lesen von JSON-Inhalten ermöglicht.

Ähnlich wie das Durchlaufen von Zeilen in einer Textdatei bietet Ijson eine Analogie zum inkrementellen Parsen von JSON-Daten. Mit dieser Bibliothek können Benutzer JSON-Objekte analysieren, ohne die gesamte Datei in den Speicher laden zu müssen.

Um Ijson zu nutzen, kann man den folgenden Ansatz verwenden:

<code class="python">import ijson

for prefix, the_type, value in ijson.parse(open(json_file_name)):
    print(prefix, the_type, value)</code>

In diesem Code stellt das Präfix den Punkt dar -getrennter Pfad innerhalb des JSON-Baums, the_type gibt den Ereignistyp an („start_map“, „end_map“ usw.) und value enthält den tatsächlichen Wert, der dem Ereignis zugeordnet ist.

Mit ijson können Entwickler effektiv analysieren große JSON-Dateien inkrementell, wodurch Speicher gespart und gleichzeitig effizient auf Daten zugegriffen wird.

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