JSON 行ファイルからの複数の JSON オブジェクトのロードと解析
改行文字で区切られた複数の JSON オブジェクト (JSON 行形式) を含む JSON ファイルをロードしようとすると、次のエラーが発生する場合があります:
ValueError: Extra data: line 2 column 1 - line 225116 column 1 (char 232 - 160128774)
このエラーは、個々の行が有効であるにもかかわらず発生します。 JSON、トップレベルのリストまたはオブジェクト定義がないため、ファイル自体は有効な JSON 値ではありません。
Python を使用した JSON 行ファイルの解析
JSON 行ファイルを解析するには、次のアプローチ:
import json data = [] with open('file') as f: for line in f: data.append(json.loads(line))
この例では、次の手順は次のとおりです。実行:
- JSON 行ファイルをテキスト ファイルとしてロードします。
- ファイル内の各行を繰り返します。
- 各行について、json を使用して JSON を解析します。 .loads(line).
- 解析された JSON オブジェクトをlist.
JSON 行を解析する利点
JSON 行を解析すると、次のような利点があります。
- 各行を個別に処理することでメモリ消費を節約できます。
- ファイル全体をロードすることを回避することで、大きなファイルを効率的に処理できます。
- リストから直接アクセスできるため、個々の JSON オブジェクトの処理が容易になります。
改行文字で区切られた JSON の処理
Ifファイルに改行文字で区切られた個々の JSON オブジェクトが含まれている場合は、「「json」モジュールを使用して 1 つの JSON オブジェクトを一度に読み取る方法」で説明されている方法を使用できます。 時間?"バッファメソッドを使用して個々のオブジェクトを解析します。
以上がPython で JSON Lines ファイルから複数の JSON オブジェクトを解析するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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