以下是一些標題選項，它們是根據問題量身定制的，反映了本文對處理大型 JSON 檔案的重點： 選項 1（較一般）： * 如何處理極大的 JSON 文件

在不破壞記憶體的情況下讀取極大的JSON 檔案

嘗試使用標準Python 方法將大量JSON 檔案直接載入到記憶體中可能會導致「記憶體錯誤。」發生這種情況是因為這些方法在解析文件之前嘗試讀取整個文件，從而消耗過多的記憶體。

要解決此問題，需要將檔案作為流增量處理，一次讀取部分內容以便立即處理。 ijson 是用於此目的的一個有價值的函式庫，它提供了一個串流 JSON 解析器。

以下是如何使用ijson 來串流大型JSON 檔案的範例：

<code class="python">import ijson

with open('large_file.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    parser = ijson.parse(f)

    for prefix, event, value in parser:
        # Process the current event and value
        if prefix and event == 'map_key':
            # Handle the key for a new object
            key = value
        elif event == 'string':
            # Handle the value for a string
            val = value</code>

當您迭代時通過串流，您可以增量處理數據，而不會超出記憶體限制。討論中提到的其他庫（例如 json-streamer 和 bigjson）提供類似的功能。透過利用這些工具，您可以有效地處理非常大的 JSON 文件，而不會遇到記憶體錯誤。

以上是以下是一些標題選項，它們是根據問題量身定制的，反映了本文對處理大型 JSON 檔案的重點： 選項 1（較一般）： * 如何處理極大的 JSON 文件的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！