JSON 행 파일에서 여러 JSON 객체 로드 및 구문 분석
줄 바꿈 문자로 구분된 여러 JSON 객체가 포함된 JSON 파일(JSON 행 형식)을 로드하려고 하면, 다음 오류가 발생할 수 있습니다.
ValueError: Extra data: line 2 column 1 - line 225116 column 1 (char 232 - 160128774)
이 오류는 각 개별 줄이 유효한 JSON이지만 파일 자체는 최상위 목록이나 개체 정의가 없으므로 유효한 JSON 값이 아닙니다.
Python으로 JSON Lines 파일 구문 분석
JSON Lines 파일을 구문 분석하려면 다음 접근 방식을 사용하세요.
import json data = [] with open('file') as f: for line in f: data.append(json.loads(line))
이 예에서는 다음 단계가 수행됩니다.
- JSON 라인 파일을 텍스트로 로드합니다. file.
- 파일의 각 줄을 반복합니다.
- 각 줄에 대해 json.loads(line)를 사용하여 JSON을 구문 분석합니다.
- 파싱된 JSON 개체를 list.
JSON 구문 분석의 이점 라인
JSON 라인을 구문 분석하면 여러 가지 이점이 있습니다.
- 각 라인을 개별적으로 처리하여 메모리 소비를 절약할 수 있습니다.
- 대용량 파일을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 전체 파일을 메모리에 로드합니다.
- 개별 JSON 객체를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. list.
줄바꿈 문자로 구분된 JSON 처리
파일에 줄바꿈 문자로 구분된 개별 JSON 개체가 포함된 경우 "'json을 어떻게 사용합니까?"에 설명된 방법을 사용할 수 있습니다. ' 한 번에 하나의 JSON 개체를 읽는 모듈인가요?" 버퍼링된 방법을 사용하여 개별 객체를 구문 분석합니다.
위 내용은 Python의 JSON 라인 파일에서 여러 JSON 개체를 어떻게 구문 분석합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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