」工欲善其事,必先利其器。「—孔子《論語.錄靈公》
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如何處理超出記憶體限制的海量JSON檔?

發佈於2024-12-22
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How to Process Massive JSON Files That Exceed Memory Limits?

處理超出記憶體限制的JSON 檔案

處理超出系統可用記憶體的大量JSON 檔案時,將整個檔案載入到Python 中字典變得不可行。出現此問題的原因是傳統的 JSON 解析方法(例如 json.load())嘗試一次讀取整個文件,從而導致 MemoryError。

使用資料流的解決方案

要解決此問題,請採用 JSON 流方法。透過使用資料流,您可以增量處理 JSON 文件,從而無需將整個文件載入到記憶體中。

引入 ijson

一個流行的庫JSON 流是 ijson。此模組可讓您以流的形式讀取 JSON 數據,將其解析為區塊,並將解析後的資料作為迭代器提供。透過利用 ijson,您可以處理大型 JSON 文件,而不會消耗過多的記憶體。

其他注意事項

json-streamer: 這個庫,如建議的由 Kashif 開發,採用類似的流機制進行 JSON 處理。

bigjson: Henrik Heino 的bigjson 函式庫可以將 JSON 資料直接對應到記憶體中,而無需完全載入。

透過採用串流處理方法並利用適當的函式庫,您可以有效地處理超出系統記憶體限制的 JSON 檔案。

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