Python | json文件和jsonl文件

Python | json文件和jsonl文件

JSON 文件是使用 JSON（JavaScript Object Notation）格式存储数据的文件。它是一种结构化的文本格式，使用键值对的方式表示数据。 JSON 文件通常包含一个根对象，可以包含多个嵌套的对象、数组和基本数据类型。

而 JSONL 文件（JSON Lines），则是一种每行包含一个独立的 JSON 对象的文本文件格式。 每行都是一个有效的 JSON 对象，和json的"list dict"不一样，jsonl的话没有"list"，只有一行行的“dict”，使用换行符分隔。相比于 JSON 文件，JSONL 文件更加轻量，每行为独立的 JSON 对象，没有逗号或其他分隔符。这样的好处是方便一行行读取，而不用像json一样只能一次性把"list"里面的"dict”全部都读出来，节省了内存吧，并且还能增加可读性，普通的json文件打开之后会乱糟糟一团。

jsonl的话需要pip安装一个jsonlines包。

JSON文件的内容示例：

[{"name": "John", "age": 30},
{"name": "Jane", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 40}]

JSONL文件的内容示例：

{"name": "John", "age": 30}
{"name": "Jane", "age": 25}
{"name": "Bob", "age": 40}

主要区别如下：
JSON 文件：

• 使用大括号 {} 表示对象，使用方括号 [] 表示数组。
• 整个文件是一个有效的 JSON 对象或数组。
• 适合存储结构化的数据，如配置文件、API 响应等。
• 一次性读取整个文件，解析成一个 JSON 对象，可以随机访问其中的数据。

JSONL 文件：

• 每行是一个独立的有效 JSON 对象。
• 每行之间没有逗号或其他分隔符。
• 适合存储每行为独立记录的数据，如日志、传感器数据、日志行等。
• 逐行读取文件，逐行解析 JSON 对象，一次处理一行的数据。

JSONL 文件适合用于以下情况：

• 当数据以行为单位独立存储，并且每行数据之间没有明确的分隔符时。
• 当需要逐行处理数据，以节省内存和提高处理速度时。
• 当数据量非常大，无法一次性加载到内存中时，JSONL 格式提供了一种流式处理数据的方式。

这么对比下来，JSON 文件更适合结构化的数据存储和传输，而 JSONL 文件更适合每行为独立记录的数据存储和处理。

json文件转为jsonlines

import jsonlines
import json

with jsonlines.open(write_path, "w") as wfd:
    with open(read_path, "r", encoding='utf-8') as rfd:
        for data in rfd:
            data = json.loads(data)#注意，这里json文件格式不同，写法也不同，具体看文件,，注意区别json.load()与json.loads()
            wfd.write(data)

jsonlines转为json文件（原因是jsonlines虽然好用，但并未通用，很多配置文件等都用的json格式）

import jsonlines
import json

with jsonlines.open(read_path, "r") as rfd:
    with open(write_path, "w", encoding='utf-8') as wfd:
        for data in rfd:
            json.dump(data, wfd, indent=4, ensure_ascii=False)

python如何读取jsonl文件：

import json

jsonl_file = "data.jsonl"

with open(jsonl_file, "r") as file:
    for line in file:
        json_obj = json.loads(line)
        # 对 JSON 对象进行处理
        print(json_obj["name"], json_obj["age"])

使用 ijson 库用于流式处理 JSONL 文件

请注意，在处理大型 JSONL 文件时，可以使用适当的技术和库进行优化，例如流式处理或批量处理，以减少内存占用和提高性能。这取决于数据量和具体的处理需求。

ijson 是一个流式处理 JSON 数据的 Python 库，它可以有效地处理大型 JSONL 文件。下面是一个示例代码，展示了如何使用 ijson 库来处理 JSONL 文件：

import ijson

jsonl_file = "data.jsonl"

with open(jsonl_file, "rb") as file:
    # 使用 ijson.items 函数读取 JSONL 文件中的每个 JSON 对象
    for json_obj in ijson.items(file, "item"):
        # 在这里处理 JSON 对象
        print(json_obj)

在示例代码中，我们首先使用 open 函数打开 JSONL 文件，并以二进制模式打开文件。然后，我们使用 ijson.items 函数来读取 JSONL 文件中的每个 JSON 对象。第一个参数是打开的文件对象，第二个参数是 JSON 对象的路径。在这个示例中，我们假设每个 JSON 对象的键是 “item”。

在循环内部，你可以根据需要对每个 JSON 对象进行处理。json_obj 是一个 Python 字典，表示当前行的 JSON 对象。

ijson 库的优势在于它以迭代的方式逐行读取 JSONL 文件，并在需要时按需解析 JSON 对象。这样可以大大减少内存的占用，并且适用于处理非常大的 JSONL 文件。

https://www.cnblogs.com/zhangxuegold/p/17537565.html