


Parsen großer und fehlerhafter JSON-Dateien in .NET mit Json.NET
Das Parsen großer JSON-Dateien kann in .NET eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Der JSON ist fehlerhaft. In diesem Artikel werden wir die Herausforderungen untersuchen, die beim Parsen sehr großer JSON-Dateien auftreten, und eine Lösung mit Json.NET bereitstellen.
Das Problem: Verschachtelte Array-Struktur
Eins Ein häufiges Problem bei großen JSON-Dateien ist ihre komplexe Struktur. In Ihrem Fall enthält die JSON-Datei ein Array von Objekten, aber jedes Array ist in Klammern eingeschlossen, die sofort geschlossen und geöffnet werden. Dies macht das JSON als Ganzes technisch ungültig.
Verwendung von JsonTextReader mit SupportMultipleContent
Um dieses fehlerhafte JSON-Format zu handhaben, bietet Json.NET eine spezielle Einstellung im JsonTextReader-Klasse. Indem wir das SupportMultipleContent-Flag auf true setzen, können wir jedes Element einzeln innerhalb einer Schleife analysieren.
Dieser Ansatz ermöglicht eine speichereffiziente Verarbeitung von nicht standardmäßigem JSON, unabhängig von seiner Größe oder der Anzahl der verschachtelten Arrays. Der folgende Code demonstriert diese Technik:
using (WebClient client = new WebClient()) using (Stream stream = client.OpenRead(stringUrl)) using (StreamReader streamReader = new StreamReader(stream)) using (JsonTextReader reader = new JsonTextReader(streamReader)) { reader.SupportMultipleContent = true; var serializer = new JsonSerializer(); while (reader.Read()) { if (reader.TokenType == JsonToken.StartObject) { Contact c = serializer.Deserialize<contact>(reader); Console.WriteLine(c.FirstName + " " + c.LastName); } } }</contact>
In diesem Beispiel prüft der JSONTextReader zunächst den Tokentyp. Wenn es auf ein Objektstarttoken stößt, deserialisiert es das aktuelle Objekt mithilfe von JsonSerializer in eine Contact-Instanz. Der Vor- und Nachname jedes Kontakts wird dann in der Konsole ausgegeben.
Fazit
Durch die Verwendung der SupportMultipleContent-Einstellung in JsonTextReader können Sie große und fehlerhafte JSON-Dateien effektiv analysieren .NETTO. Diese Technik ermöglicht eine effiziente Speichernutzung und verarbeitet komplexe JSON-Strukturen, wodurch sie sich ideal für die Verarbeitung von JSON-Datenströmen eignet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich große und fehlerhafte JSON-Dateien in .NET mithilfe von Json.NET effizient analysieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

XML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind Syntax, Speicherverwaltung und Leistung: 1) C# Syntax ist modern, unterstützt Lambda und Linq und C hält C -Funktionen und unterstützt Vorlagen. 2) C# verwaltet den Speicher automatisch, C muss manuell verwaltet werden. 3) C -Leistung ist besser als C#, aber auch die C# -Leistung wird optimiert.

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.


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