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
python - 如何在python中附加一个列表时处理异常,其中包含从存储从.json文件读取的数据的dict读取的数据?