使用Python解析各种格式的数据都很方便，比如json、txt、xml、csv等。用于处理简单的数据完全足够用了，而且代码简单易懂。
前段时间我遇到一个问题，如何解析超大的json文件呢？刚开始天真的我在使用json.load直接加载json文件，然而内存报错却给了我当头一棒，json.load它是直接将数据加载到内存中然后解析出来的，这说明什么呢？当你的json文件过于庞大的时候，你的电脑内存装不下你的json文件，这时候就相当尴尬了，加载不了，解析不了！！
怎么办呢？我赶紧上网查阅资料，网上大部份资料都是基于分块的思路解决超大数据文件的解析的，比如read函数可以一块一块加载，像这样read(1024)每次读取1024字节，总能将数据读取完的。或者是readline函数，每次读取一行，这个函数的读取方式特别适合txt、csv文件。然而这样的函数对于json格式的数据就完全不适用了，因为json格式的文件是有严格的结构的。你不可能一块一块的或者一行一行的读取，噢不对，你可以这样读取，但是你这样读取出来的数据是完全没有意义的，因为无法解析，你无法获得你想要的数据。
块读取的方式不行，那该怎么办呢，流式读取呗，这时候我想起了万能的GitHub，上去Github搜索python json parser。看看我发现了什么！！！
啊，太棒了，光看简介基于python的迭代的json解析器，我感觉我的问题可能要被解决掉了。
果不其然，ijson完美的解决了我的问题，它抽取了json文件的特征形成了一个生成器的东西，下面举一个实例。
{
"earth": {
"europe": [
{
"name": "Paris",
"type": "city",
"info": "aaa"
},
{
"name": "Thames",
"type": "river",
"info": "sss"
},
{
"name": "yyy",
"type": "city",
"info": "aaa"
},
{
"name": "eee",
"type": "river",
"info": "sss"
}
],
"america": [
{
"name": "Texas",
"type": "state",
"info": "jjj"
}
]
}
}这是一个简单的json文件，用它来演示json的效果。
import ijson
with open('test.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
objects = ijson.items(f, 'earth.europe.item')
#这个objects在这里就是相当于一个生成器，可以调用next函数取它的下一个值
while True:
try:
print(objects.__next__())
except StopIteration as e:
print("数据读取完成")
break很好，接下来看一下效果如何。
{'name': 'Paris', 'type': 'city', 'info': 'aaa'}
{'name': 'Thames', 'type': 'river', 'info': 'sss'}
{'name': 'yyy', 'type': 'city', 'info': 'aaa'}
{'name': 'eee', 'type': 'river', 'info': 'sss'}
数据读取完成
是不是很棒呢？
这样不会出现内存撑爆了的错误，因为它类似于生成器的方式流式读取json数据，熟悉生成器的朋友应该就很清楚了。
如果想要加速读取解析json文件，可以加上threading多线程模块。这里就不做演示了。
另外附上ijson模块的文档地址：https://pypi.org/project/ijson/文档本人就看了一部分。更多的内容没有深入了解，有兴趣的大佬可以深入研究下。
总结
到此这篇关于如何利用Python解析超大json数据的文章就介绍到这了,更多相关Python解析大json数据内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！