json文件的按行读取

要按行读取JSON文件，你可以使用Python中的`json`模块和`open`函数来实现。下面是一个示例代码：

import json

# 打开JSON文件
with open('file.json', 'r') as f:
    # 按行读取文件内容
    for line in f:
        # 加载每一行的JSON数据
        data = json.loads(line)
        # 在这里可以对data进行处理或提取需要的信息

上述代码会逐行读取JSON文件内容，并将每一行解析为JSON数据。你可以在循环中对`data`进行处理，根据需要提取所需的信息。请将`file.json`替换为你要读取的JSON文件路径。

相关问题

json文件批量按键值读取

可以使用Python中的json库来批量读取json文件中的键值对。以下是一个示例代码：

import json
import os

# 定义要读取的键名
keys = ["name", "age", "gender"]

# 定义存放结果的列表
results = []

# 遍历json文件夹中的所有文件
for file_name in os.listdir("json_folder"):
    # 拼接文件路径
    file_path = os.path.join("json_folder", file_name)
    # 打开文件，读取json数据
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)
    # 提取指定的键值对，添加到结果列表中
    result = []
    for key in keys:
        result.append(data.get(key))
    results.append(result)

# 打印结果
print(results)

在上述代码中，我们首先定义了要读取的键名（keys）和存放结果的列表（results）。然后遍历json文件夹中的所有文件，读取每个文件中的json数据，并提取指定的键值对，将其添加到结果列表中。最后打印结果列表。

需要注意的是，我们在读取json文件时使用了`json.load()`方法，该方法将json字符串转换成Python对象。如果你的json文件中包含了数组（即JSON中的数组），需要使用`json.loads()`方法将其转换成Python列表。

Python按行读取json文件并生成DataFrame

你可以使用Python内置的json模块读取JSON文件，并使用pandas库将JSON数据转换为DataFrame。下面是一个示例代码：

import json
import pandas as pd

# 打开JSON文件并读取每行
with open('example.json', 'r') as file:
    json_list = list(file)

# 将每行JSON转换为Python对象
json_objects = [json.loads(json_str) for json_str in json_list]

# 将Python对象转换为DataFrame
df = pd.json_normalize(json_objects)

这将按行读取名为example.json的JSON文件，并将每行转换为Python对象。然后，使用pandas库的json_normalize()方法将Python对象转换为DataFrame。你可以在DataFrame中使用所需的列和行进行操作。