如何處理超出記憶體限制的海量JSON檔？

處理超出記憶體限制的JSON 檔案

處理超出系統可用記憶體的大量JSON 檔案時，將整個檔案載入到Python 中字典變得不可行。出現此問題的原因是傳統的 JSON 解析方法（例如 json.load()）嘗試一次讀取整個文件，從而導致 MemoryError。

使用資料流的解決方案

要解決此問題，請採用 JSON 流方法。透過使用資料流，您可以增量處理 JSON 文件，從而無需將整個文件載入到記憶體中。

引入 ijson

一個流行的庫JSON 流是 ijson。此模組可讓您以流的形式讀取 JSON 數據，將其解析為區塊，並將解析後的資料作為迭代器提供。透過利用 ijson，您可以處理大型 JSON 文件，而不會消耗過多的記憶體。

其他注意事項

json-streamer: 建議使用此函式庫由 Kashif 開發，採用類似的流機制進行 JSON 處理。

bigjson: Henrik Heino 的 bigjson 函式庫可以將 JSON 資料直接對應到記憶體中，而無需完全載入。

透過使用透過串流傳輸方法並利用適當的函式庫，您可以有效地處理超出系統記憶體限制的 JSON 檔案。

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