关于python处理大型json文件的方法

下面我将为您详细讲解“关于Python处理大型Json文件的方法”的完整攻略。

1. 背景

Json是目前应用最为广泛的数据交换格式之一，也是Http请求中常用的数据传输格式之一。当我们处理小型json文件时，可以直接通过Python内置的json库进行处理。然而，当我们处理大型json文件时，由于其数据量大，可以直接将其加载到内存中将会导致严重的性能问题。因此，需要使用一些特定的方法对大型json文件进行分块读取和处理。

2. 分块读取

分块读取是将大型json文件划分成若干个块，每次只读取其中的一个块进行处理。具体实现方法如下：

import json

def read_json(filename, buffer_size=2048):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        buffer = f.read(buffer_size)
        while buffer:
            try:
                json_block = json.loads(buffer)
                yield json_block
            except ValueError:
                buffer += f.read(buffer_size)
                continue
            buffer = f.read(buffer_size)

以上代码将大型Json文件分块读取的过程封装成了 read_json 函数。通过该函数可以对大型Json文件进行逐块读取，读取的块大小可以通过buffer_size参数进行调整，默认大小为2048。每次读取完一个块后，就通过 yield 关键字将该块传递给处理函数进行处理。

3. 分块处理

在读取完json数据块之后，我们需要对数据进行处理。对于每个json数据块的处理方式可能不同，这里以对每个json数据块中存在的ID进行打印为例。

import json

def process_json_block(json_block):
    for item in json_block:
        if 'ID' in item:
            print(item['ID'])

以上代码将 process_json_block 函数的实现方式封装成对每个json数据块中的ID进行打印的过程。这里直接对json_block进行遍历，如果json数据块中存在ID，就对其进行打印。

4. 整体处理

将上述两个步骤组合起来，可以对大型Json文件进行快速有效的处理。以下代码演示了如何通过 read_json 函数逐块读取Json文件，并通过 process_json_block 遍历打印每个Json数据块中存在的ID。

filename = 'test.json'
for block in read_json(filename):
    process_json_block(block)

5. 示例说明

以下是针对上述步骤的两个示例。

示例1

考虑一个名为 test1.json 的Json文件，其内容如下：

[
  {"ID": "00001", "name": "Alice"},
  {"ID": "00002", "name": "Bob"},
  {"ID": "00003", "name": "Charlie"},
  {"ID": "00004", "name": "David"},
  {"ID": "00005", "name": "Eva"},
  {"ID": "00006", "name": "Frank"}
]

使用上述步骤对该文件进行逐块读取和处理。输出结果如下：

通过输出结果可以发现，针对每个Json数据块，程序成功的打印出了其中存在的ID。

示例2

考虑一个名为 test2.json 的Json文件，其内容如下：

[
  {"ID": "00001", "name": "Alice"},
  {"ID": "00002", "name": "Bob"},
  {"ID": "00003", "name": "Charlie"},
  {"ID": "00004", "name": "David",
   "friends": [
       {"ID": "00005", "name": "Eva"},
       {"ID": "00006", "name": "Frank"}
   ]},
  {"ID": "00007", "name": "George",
   "friends": [
       {"ID": "00008", "name": "Helen"},
       {"ID": "00009", "name": "Iris"}
   ]}
]

通过该示例文件可以发现，在不同的Json数据块中存在有不同的数据结构，其中存在有包含字典、列表等多个数据类型。因此，针对每个Json数据块的处理方式需要根据具体数据结构进行调整。