複数の JSON オブジェクトを含む JSON ファイルのロードと解析
問題:
を試みていますPython で JSON ファイルをロードすると、「ValueError: Extra data」エラーが発生します。 Python のドキュメントを参照しても、解決策は依然としてわかりません。
解決策:
指定された JSON ファイルは単一の JSON オブジェクト形式ではありません。これは JSON Lines 形式のファイルです。これは、各行に、トップレベルのリストやオブジェクト定義がなくても、有効な JSON オブジェクトが含まれていることを意味します。このタイプのファイルを解析するには:
import json data = [] with open('file') as f: for line in f: data.append(json.loads(line))
行ごとに繰り返し、各行を個別に解析することで、メモリ消費が最小限に抑えられます。
注:
JSON ファイルに区切り文字で区切られた個々のオブジェクトが含まれている場合は、リソース「「json」モジュールの使用方法」を参照してください。一度に 1 つの JSON オブジェクトを読み取るには?」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 行ファイルを解析し、「ValueError: Extra data」を回避する方法の詳細内容です。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。

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Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

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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。


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