Python 处理包含对象列表的大型 JSON 文件

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【中文标题】Python 处理包含对象列表的大型 JSON 文件【英文标题】:Python process large JSON file containing list of objects 【发布时间】:2022-01-12 23:03:22 【问题描述】:

我正在解析一个包含对象数组的大型 JSON 文件,并将数据写入 Python 中的 csv 文件。 JSON 文件大小为 50GB,加载文件时出现内存错误 (data = json.load(data_file))。

当我以大约 4GB 及以下的文件大小运行时,代码运行成功。当我以 50 GB 或更大的文件大小运行时,如何解决内存错误?

JSON 文件结构:

[
 "name":"Haks",
  "age":"22",
  "other":
           "weight":"100"
          
 ,
 "name":"Kahs",
  "age":"38"
  "other":
           "weight":"120"
          
 ,
 .....
]

代码:

import json 
import csv

with open('C:/Users/username/filename.json') as data_file
    data = json.load(data_file)

arr = []

for x in data:
    obj = []
    obj['name'] = x['name']
    obj['age'] = x['age']
    obj['weight']= x['other']['weight']
    arr.append(obj)

keys = arr[0].keys()
with open('json_output.csv', 'w',newline='') as csvfile:
    writer = csv.DictWriter(csvfile, keys)
    writer.writeheader()
    for item in arr:
        writer.writerow(item)

【问题讨论】:

对象的“列表”,而不是 Python 术语中的数组。 【参考方案1】:

您需要一个不会将所有数据加载到 RAM 中的 JSON 解析器。此类库的一些示例是ijson、yajl-py、bigjson。

【讨论】:

以上是关于Python 处理包含对象列表的大型 JSON 文件的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 python 中处理大型 JSON 数据

如何在包含字典和列表的python中迭代json对象

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