python 下载超大json文件

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mob64ca12dcc794 2024-01-20 10:12:44 ©著作权

文章标签 JSON json Python 文章分类 Python 后端开发

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Python 下载超大 JSON 文件

引言

在数据处理和分析过程中，我们经常需要处理超大规模的数据文件。对于 JSON 文件，通常我们习惯使用传统的读写方式，一次性将整个文件加载到内存中。然而，当文件过大时，这种方式可能会导致内存不足的问题。在本文中，我们将介绍一种使用 Python 下载超大 JSON 文件的方法，以避免内存不足的问题。

使用流式下载

对于超大 JSON 文件，我们可以使用流式下载的方式，将文件分块下载到本地，并逐块解析处理。这种方式不会一次性加载整个文件，有效地节约了内存的使用。

import requests
from tqdm import tqdm

def download_large_json(url, filename, chunk_size=1024):
    response = requests.get(url, stream=True)
    total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
    progress_bar = tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True)

    with open(filename, 'wb') as file:
        for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
            progress_bar.update(len(data))
            file.write(data)

    progress_bar.close()

在上述代码中，我们使用了 requests 库来发起 HTTP 请求，并使用 stream=True 参数来启用流式下载。我们可以通过 response.headers.get('content-length', 0) 获取文件的总大小。

为了在下载过程中显示下载进度，我们使用了 tqdm 库。通过设置 total=total_size 和 unit='B'，我们创建了一个进度条，并在每次下载数据块时更新进度。

最后，我们使用 file.write(data) 将每个下载的数据块写入本地文件。

解析 JSON 文件

由于我们使用流式下载的方式，我们不能一次性加载整个 JSON 文件到内存中解析。相反，我们需要逐块解析文件中的 JSON 数据。

import json

def parse_large_json(filename):
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            data = json.loads(line)
            # 处理数据

在上述代码中，我们使用 json.loads(line) 来解析每一行的 JSON 数据。由于每一行都是一个完整的 JSON 对象，我们可以逐行解析文件，而不需要将整个文件加载到内存中。

完整示例

下面是一个完整的示例，演示了如何下载和解析超大 JSON 文件。

import requests
import json
from tqdm import tqdm

def download_large_json(url, filename, chunk_size=1024):
    response = requests.get(url, stream=True)
    total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
    progress_bar = tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True)

    with open(filename, 'wb') as file:
        for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
            progress_bar.update(len(data))
            file.write(data)

    progress_bar.close()

def parse_large_json(filename):
    with open(filename, 'r') as file:
        for line in file:
            data = json.loads(line)
            # 处理数据

url = '
filename = 'large_data.json'

download_large_json(url, filename)
parse_large_json(filename)

在上述示例中，我们首先调用 download_large_json(url, filename) 函数来下载超大 JSON 文件。然后，我们调用 parse_large_json(filename) 函数来逐行解析 JSON 数据，并进行相应的处理。