


Wie analysiere ich eine JSON-Zeilendatei in Python und vermeide „ValueError: Extra data'?
Laden und Parsen einer JSON-Datei mit mehreren JSON-Objekten
Problem:
Versuch Das Laden einer JSON-Datei in Python führt zum Fehler „ValueError: Extra data“. Trotz Konsultation der Python-Dokumentation bleibt die Lösung schwer zu finden.
Lösung:
Die angegebene JSON-Datei liegt nicht in einem einzelnen JSON-Objektformat vor; Es handelt sich um eine Datei im JSON Lines-Format. Dies bedeutet, dass jede Zeile ein gültiges JSON-Objekt enthält, ohne eine Liste oder Objektdefinition der obersten Ebene. So analysieren Sie diesen Dateityp:
import json data = [] with open('file') as f: for line in f: data.append(json.loads(line))
Durch die zeilenweise Iteration und das individuelle Parsen jeder Zeile wird der Speicherverbrauch minimiert.
Hinweis:
Wenn die JSON-Datei einzelne durch Trennzeichen getrennte Objekte enthält, lesen Sie die Ressource „Wie verwende ich das Modul ‚json‘, um ein JSON-Objekt einzulesen?“. auf einmal?" zum Parsen einzelner Objekte mithilfe einer gepufferten Methode.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie analysiere ich eine JSON-Zeilendatei in Python und vermeide „ValueError: Extra data'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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