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。

本文介绍了一个Python脚本，利用ijson库流式解析大型JSON文件并将其转换为CSV格式。脚本按批次处理（每次1000条记录），以节省内存，并通过flatten_json函数展平嵌套结构，确保CSV格式兼容。

Python通过ijson库增量解析大型JSON数据集，有效避免内存耗尽。逐行处理和内存映射文件也能优化内存使用。结合压缩和并行处理技术，可显著提升大规模数据分析的效率。