如何在 Json.NET 中将大型 JSON 文件高效解析为流？

Json.NET流式处理大型JSON文件

处理包含大量相同对象的超大型JSON文件时，高效解析而不过载内存至关重要。一种方法是将文件作为流进行解析，一次读取和处理一个对象。

直接反序列化的挑战

最初，尝试使用JsonSerializer.Deserialize<myobject>(reader)</myobject>直接反序列化对象会失败，因为JSON文件包含的是对象列表，而不是单个对象。虽然将对象反序列化为列表解决了这个问题，但由于列表保留所有反序列化的对象，导致RAM使用过度。

基于流的方法

为了应对这些挑战，一种更高效的方法是将文件作为流进行解析，逐个读取每个对象。以下C#代码演示了这种方法：

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
        }
    }
}

在这个解决方案中，流逐字符前进，直到读取器遇到表示对象开始的左大括号“{”。然后使用Deserialize方法反序列化对象。处理完对象后，它将从RAM中丢弃，允许读取下一个对象，而无需将整个文件保留在内存中。

基于流解析的优势

这种基于流的方法具有显著优势：

• 高效的内存管理：通过一次读取和处理一个对象，最大限度地减少了内存使用。
• 可扩展性：它可以处理非常大的JSON文件，而不会遇到内存问题。
• 灵活性：通过修改反序列化逻辑，可以轻松地调整代码以处理不同的对象结构。

结论

在Json.NET中将大型JSON文件作为流进行解析，能够高效地处理单个对象，而不会过载RAM。对于内存占用受限的情况，这种方法尤其有用。

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