suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialSo extrahieren Sie mehrere JSON-Objekte aus einer einzelnen Datei: Eine Pythonic-Lösung

How to Extract Multiple JSON Objects from a Single File: A Pythonic Solution

Mehrere JSON-Objekte aus einer einzelnen Datei extrahieren

Wenn Sie auf eine JSON-Datei stoßen, die zahlreiche JSON-Objekte enthält, ist ein umfassender Ansatz unerlässlich Extrahieren spezifischer Daten. Dieser Artikel befasst sich mit einer Lösung zum Extrahieren von „Timestamp“- und „Nützlichkeits“-Werten aus einer solchen Datei.

Die bereitgestellte JSON-Dateistruktur weist gestapelte JSON-Objekte auf. Um die gewünschten Daten zu analysieren und abzurufen, sollten Sie die Funktion json.JSONDecoder.raw_decode verwenden. Diese Funktion ermöglicht die Dekodierung beliebig großer JSON-Strings unter Einhaltung von Speicherbeschränkungen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Python-JSON-Modul keine Strings mit vorangestelltem Leerzeichen akzeptiert. Daher wird ein regulärer Ausdruck verwendet, um nach dem ersten Nicht-Leerzeichen zu suchen, das als Ausgangspunkt für die Analyse dient.

Unten finden Sie eine überarbeitete Lösung, die dieses Problem behebt:

<code class="python">from json import JSONDecoder, JSONDecodeError
import re

NOT_WHITESPACE = re.compile(r'\S')

def decode_stacked(document, pos=0, decoder=JSONDecoder()):
    while True:
        match = NOT_WHITESPACE.search(document, pos)
        if not match:
            return
        pos = match.start()
        
        try:
            obj, pos = decoder.raw_decode(document, pos)
        except JSONDecodeError:
            # do something sensible if there's some error
            raise
        yield obj</code>

Das überarbeitete Code-Snippet analysiert effektiv die gestapelten JSON-Objekte innerhalb des angegebenen Dokuments und gibt jedes Objekt zurück, sobald es darauf trifft. Dieser Ansatz vermeidet die Einschränkungen der herkömmlichen JSON-Analyse und eignet sich daher für die Verarbeitung großer und möglicherweise komplexer JSON-Dateien.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo extrahieren Sie mehrere JSON-Objekte aus einer einzelnen Datei: Eine Pythonic-Lösung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Python vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitPython vs. C: Lernkurven und BenutzerfreundlichkeitApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python vs. C: Speicherverwaltung und KontrollePython vs. C: Speicherverwaltung und KontrolleApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenPython für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes AussehenApr 19, 2025 am 12:15 AM

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Python und C: Das richtige Werkzeug findenPython und C: Das richtige Werkzeug findenApr 19, 2025 am 12:04 AM

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python für Datenwissenschaft und maschinelles LernenPython für Datenwissenschaft und maschinelles LernenApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenPython für die Webentwicklung: SchlüsselanwendungenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenPython vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschenApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

mPDF

mPDF

mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung