谢乾坤|青南
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一日一技：如何正确解析超大JSON列表
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
处理超大JSON文件时，Python可以逐行读取以节省内存，但供应商错误提供的文件可能导致内存不足。解决方案包括逐字符读取、数括号算法或使用第三方库ijson，后者能有效解析大文件而不占用大量内存。
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关键要点
- 处理超大JSON文件时，Python可以逐行读取以节省内存。
- 供应商错误提供的文件可能导致内存不足。
- 解决方案包括逐字符读取、数括号算法或使用第三方库ijson。
- 逐字符读取适用于没有嵌套数据的JSON。
- 数括号算法适用于有嵌套结构的JSON。
- ijson库能有效解析大文件而不占用大量内存。
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延伸问答
如何处理超大JSON文件以节省内存？
可以使用Python逐行读取，或者逐字符读取、数括号算法，或使用第三方库ijson。
供应商提供的JSON文件格式错误会有什么影响？
如果供应商提供的是超大JSON而非JSON Lines，可能导致内存不足，无法解析文件。
什么是数括号算法，它适用于什么情况？
数括号算法用于解析有嵌套结构的JSON，通过计数大括号来判断子JSON的结束。
如何使用ijson库解析超大JSON文件？
可以通过简单的代码调用ijson库，使用其items方法逐项解析JSON，而不占用大量内存。
逐字符读取适合什么类型的JSON数据？
逐字符读取适用于没有嵌套数据的JSON，只有一层key-value结构时使用。
处理超大JSON文件时有哪些常见的解决方案？
常见解决方案包括逐行读取、逐字符读取、数括号算法和使用ijson库。
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