从 JSON 行文件加载和解析多个 JSON 对象
尝试加载包含由换行符分隔的多个 JSON 对象(JSON 行格式)的 JSON 文件时,您可能会遇到以下错误:
ValueError: Extra data: line 2 column 1 - line 225116 column 1 (char 232 - 160128774)
发生此错误的原因是,虽然每一行都是有效的 JSON,但文件本身不是有效的 JSON 值,因为没有顶级列表或对象定义。
使用 Python 解析 JSON 行文件
要解析 JSON 行文件,请使用以下方法:
import json data = [] with open('file') as f: for line in f: data.append(json.loads(line))
在此示例中,执行以下步骤:
- 将 JSON 行文件作为文本加载文件。
- 迭代文件中的每一行。
- 对于每一行,使用 json.loads(line) 解析 JSON。
- 将解析的 JSON 对象附加到list.
解析 JSON 的好处Lines
解析 JSON 行有几个好处:
- 它可以通过单独处理每一行来节省内存消耗。
- 它允许您通过避免高效处理大文件将整个文件加载到内存中。
- 它使处理单个 JSON 对象变得更容易,因为您可以直接从
处理由换行符分隔的 JSON
如果您的文件包含由换行符分隔的单个 JSON 对象,您可以使用“如何使用 'json ' 一次读入一个 JSON 对象的模块?”使用缓冲方法解析出单个对象。
以上是如何在 Python 中从 JSON Lines 文件解析多个 JSON 对象?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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