如何在 Json.NET 中將大型 JSON 檔案高效解析為流？

Json.NET串流處理大型JSON檔

處理包含大量相同物件的超大型JSON檔案時，高效解析而不過載記憶體至關重要。一種方法是將檔案作為流進行解析，一次讀取和處理一個物件。

直接反序列化的挑戰

最初，嘗試使用JsonSerializer.Deserialize<myobject>(reader)</myobject>直接反序列化物件會失敗，因為JSON檔案包含的是物件列表，而不是單一物件。雖然將物件反序列化為列表解決了這個問題，但由於列表保留所有反序列化的對象，導致RAM使用過度。

基於流的方法

為了應對這些挑戰，更有效率的方法是將檔案作為流進行解析，逐一讀取每個物件。以下C#程式碼示範了這種方法：

JsonSerializer serializer = new JsonSerializer();
MyObject o;
using (FileStream s = File.Open("bigfile.json", FileMode.Open))
using (StreamReader sr = new StreamReader(s))
using (JsonReader reader = new JsonTextReader(sr))
{
    while (reader.Read())
    {
        // 当读取器遇到“{”字符时才进行反序列化
        if (reader.TokenType == JsonToken.StartObject)
        {
            o = serializer.Deserialize<myobject>(reader);
            // 处理对象 o，例如将其写入数据库或其他地方
        }
    }
}

在這個解法中，流逐字元前進，直到讀取器遇到表示物件開始的左大括號「{」。然後使用Deserialize方法反序列化物件。處理完對象後，它將從RAM中丟棄，允許讀取下一個對象，而無需將整個文件保留在記憶體中。

基於流解析的優勢

這種基於流的方法具有顯著優勢：

• 高效率的記憶體管理：透過一次讀取和處理一個對象，最大限度地減少了記憶體使用。
• 可擴充性：它可以處理非常大的JSON文件，而不會遇到記憶體問題。
• 靈活性：透過修改反序列化邏輯，可以輕鬆地調整程式碼以處理不同的物件結構。

結論

在Json.NET中將大型JSON檔案作為流進行解析，能夠有效率地處理單一對象，而不會過載RAM。對於記憶體佔用受限的情況，這種方法尤其有用。

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