1.1 json.load()函数介绍 json.load()是读取JSON文件并将其内容转换为Python对象的便捷方式。它接受一个文件对象作为参数,返回解析后的Python数据结构(通常是字典或列表)。 代码示例: import json with open('example.json', 'r', encoding='utf-8') as file: data = json.l
except json.JSONDecodeError: # Not enough data to decode, read more break 使用生成器逐个处理JSON对象 for obj in parse_large_json("your_large_file.json"): # 处理obj 在这个例子中,通过定义一个生成器函数parse_large_json,可以逐块读取文件内容,并尝试递增式解析JSON对象,从而节省内存占用。 三、使用...
JSONDecodeError: continue # 使用示例 for obj in load_large_json('large_file.json'): # 处理每个JSON对象 pass 使用其他库:除了Python标准库中的json模块,还有一些第三方库可以处理大型JSON文件,例如ijson和ujson。这些库通常具有更高的性能和更低的内存占用。 对于大型JSON文件的处理,可以考虑使用腾讯云的...
import json with open("large-file.json","r") as f: data = json.load(f) user_to_repos = {} forrecordindata: user = record["actor"]["login"] repo = record["repo"]["name"] ifuser notinuser_to_repos: user_to_repos[user] =set user_to_repos[user].add(repo) 输出结果是一个...
如果JSON文件过大(例如几GB),可以采用分批处理的方法。 假设我们想将一个大JSON文件分割成多个小文件: importjsondefsplit_large_json(file_path,chunk_size=1000):withopen(file_path,'r')asf:data=json.load(f)foriinrange(0,len(data),chunk_size):withopen(f'chunk_{i//chunk_size}.json','w')as...
chunk=[]ifchunk:yieldchunk# 使用示例forchunkinload_json_chunks('large_file.json',chunk_size=1000):# 在此处处理每个块的数据 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 在上面的代码中,我们使用load_json_chunks函数逐行读取文件,并将每行解析为JSON对象。然后,我...
data = json.load(j_object) for i in range(1,len(data)): if data[i]["code"] == 302: print(data[i]["code"], data[i]["message"]) 效果: 使用示例三: 遍历判断 ## 类型列表包含字典 json_file="http_response_status_code_full.json" with open(json_file, mode="r", encoding='utf...
pythonCopy code with open('large_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: for line...
filename ="campsites.json"condition1="Marlborough"condition2="Basic"#"Great Walk" 第三步:开始使用Json.load文件中的数据,把内容转换为 dict对象,然后根据 JSON格式,读取 features 列表,通过for 循环来一条一条的判断 condtion1 和 condition 2,满足条件,通过html拼接为一个Table ...
我们的数据大部分存在于文件当中,所以pandas会支持复杂的IO操作,pandas的API支持众多的文件格式,如CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5。 注:最常用的HDF5和CSV文件 接下来重点看一下,应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储。 5.1 CSV 5.1.1 read_csv pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',', ...