处理超出内存限制的 JSON 文件

处理超出系统可用内存的大量 JSON 文件时，将整个文件加载到 Python 中字典变得不可行。出现此问题的原因是传统的 JSON 解析方法（例如 json.load()）尝试一次读取整个文件，从而导致 MemoryError。

使用数据流的解决方案

要解决此问题，请采用 JSON 流方法。通过使用数据流，您可以增量处理 JSON 文件，从而无需将整个文件加载到内存中。

引入 ijson

一个流行的库JSON 流是 ijson。该模块允许您以流的形式读取 JSON 数据，将其解析为块，并将解析后的数据作为迭代器提供。通过利用 ijson，您可以处理大型 JSON 文件，而不会消耗过多的内存。

其他注意事项

json-streamer： 这个库，如建议的由 Kashif 开发，采用类似的流机制进行 JSON 处理。

bigjson: Henrik Heino 的bigjson 库可以将 JSON 数据直接映射到内存中，而无需完全加载。

通过采用流式处理方法并利用适当的库，您可以有效地处理超出系统内存限制的 JSON 文件。