如果JSONL文件很大，如何优化这个过程？

当处理大文件时，为了提高效率和内存管理，可以考虑使用分块读取的方式，而不是一次性加载整个文件到内存。在Python中，可以使用`jsonlines`库配合`itertools`来逐行读取和处理JSONL数据。以下是优化后的代码片段：

import jsonlines
import pandas as pd
from itertools import islice

def jsonl_to_excel_large_file(jsonl_file, excel_file, chunksize=1000):
    with jsonlines.open(jsonl_file, 'r') as reader:
        for chunk in islice(reader, 0, None, chunksize):  # 分块读取
            chunk_data = [json.loads(line) for line in chunk]  # 处理每个chunk
            df_chunk = pd.DataFrame(chunk_data)
            df_chunk.to_excel(excel_writer=excel_file, mode='a', header=False if not excel_writer.has_header() else None)  # 持续追加到Excel

jsonl_to_excel_large_file('large_input.jsonl', 'output.xlsx', chunksize=10000)  # 可调整chunksize大小，根据内存和性能需求

这里通过`islice()`函数按照指定的`chunksize`读取文件，每次处理一部分数据，避免了内存溢出的问题。每次只将一个`chunk`的数据写入到Excel文件中，而不是一次性全部写入。