python json.loads一个大数据导致内存增加

当你尝试使用Python的`json.loads()`函数解析大量数据时，如果一次性将整个JSON字符串加载到内存中，确实可能导致内存占用显著增加。这是因为`loads()`方法会创建一个新的Python对象来表示解析后的数据结构，如字典或列表，这些对象都需要存储在内存中。

例如，如果你有一个包含大量嵌套元素的巨大JSON字符串，如一个庞大的数组或深度很大的嵌套结构，这可能会造成内存溢出，特别是对于有限内存的计算机。

为了避免这种情况，可以考虑以下策略：

1. 分批处理：你可以分块读取JSON文件，每次只处理一部分数据，而不是一次性全部加载到内存中。

2. 使用生成器表达式：`json.JSONDecoder().decode()`函数支持生成器模式，允许逐行或逐对象地解码，这样可以在处理大型JSON时节省内存。

import json
decoder = json.JSONDecoder()
for obj in decoder.iterencode(json_string, chunk_size=1024):
    # 这里处理每个小的对象，避免内存膨胀

3. 如果数据量实在过大，可以考虑使用第三方库如`ujson`或`simplejson`，它们通常比标准库的`json`模块更轻量级，更适合处理大体积的数据。