巨大な JSON ファイルを解析するための最良のアプローチ: 包括的なガイド
問題:
大量の JSON ファイルの解析には次のような課題があります彼らの大きなサイズに。この記事は、Java の GSON ライブラリを使用してそのようなファイルを効果的に解析するための最適なアプローチを決定することを目的としています。
解決策:
Jackson API の利用
推奨されるアプローチには、Jackson API の利用が含まれます。ストリーミング機能とツリーモデル解析機能のシームレスな組み合わせを提供し、ファイル全体を走査し、個々のオブジェクトをツリー構造に読み込むことができます。これにより、メモリの消費を最小限に抑えながら、ギガバイト サイズの JSON ファイルでも効率的に処理できます。
実装例
次のコード スニペットは、Jackson のコードを使用して大きな JSON ファイルを解析する方法を示しています。ストリーミングとツリーモデルの解析:
import org.codehaus.jackson.map.*; import org.codehaus.jackson.*; import java.io.File; public class ParseJsonSample { public static void main(String[] args) throws Exception { JsonFactory f = new MappingJsonFactory(); JsonParser jp = f.createJsonParser(new File(args[0])); JsonToken current; current = jp.nextToken(); if (current != JsonToken.START_OBJECT) { System.out.println("Error: root should be object: quiting."); return; } while (jp.nextToken() != JsonToken.END_OBJECT) { String fieldName = jp.getCurrentName(); // move from field name to field value current = jp.nextToken(); if (fieldName.equals("records")) { if (current == JsonToken.START_ARRAY) { // For each of the records in the array while (jp.nextToken() != JsonToken.END_ARRAY) { // read the record into a tree model, // this moves the parsing position to the end of it JsonNode node = jp.readValueAsTree(); // And now we have random access to everything in the object System.out.println("field1: " + node.get("field1").getValueAsText()); System.out.println("field2: " + node.get("field2").getValueAsText()); } } else { System.out.println("Error: records should be an array: skipping."); jp.skipChildren(); } } else { System.out.println("Unprocessed property: " + fieldName); jp.skipChildren(); } } } }
キー概念:
- ストリーミング: パーサーは、ファイルをシーケンシャルなイベント駆動方式で処理します。
- ツリー モデル: JSON ファイル内の個々のオブジェクトは階層ツリーに変換されます構造。
- ランダム アクセス: ツリー モデルにより、JSON オブジェクト ツリー内での高速かつ柔軟なナビゲーションが可能になります。
- メモリ効率: ストリーミング アプローチファイル全体が同時にメモリにロードされないようにし、メモリ消費を最小限に抑えます。
以上がJava で巨大な JSON ファイルを解析するための最良のアプローチは何ですか?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。

この記事では、Javaプロジェクト管理、自動化の構築、依存関係の解像度にMavenとGradleを使用して、アプローチと最適化戦略を比較して説明します。

この記事では、MavenやGradleなどのツールを使用して、適切なバージョン化と依存関係管理を使用して、カスタムJavaライブラリ(JARファイル)の作成と使用について説明します。

この記事では、カフェインとグアバキャッシュを使用してJavaでマルチレベルキャッシュを実装してアプリケーションのパフォーマンスを向上させています。セットアップ、統合、パフォーマンスの利点をカバーし、構成と立ち退きポリシー管理Best Pra

この記事では、キャッシュや怠zyなロードなどの高度な機能を備えたオブジェクトリレーショナルマッピングにJPAを使用することについて説明します。潜在的な落とし穴を強調しながら、パフォーマンスを最適化するためのセットアップ、エンティティマッピング、およびベストプラクティスをカバーしています。[159文字]

Javaのクラスロードには、ブートストラップ、拡張機能、およびアプリケーションクラスローダーを備えた階層システムを使用して、クラスの読み込み、リンク、および初期化が含まれます。親の委任モデルは、コアクラスが最初にロードされ、カスタムクラスのLOAに影響を与えることを保証します


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。
