如何有效地使用Python逐行读取大型JSON文件？

在Python中，逐行读取大型JSON文件通常比一次性加载整个文件更为高效，因为这样可以避免内存溢出的问题。你可以使用内置的`json`模块配合`open()`函数以及迭代器来实现。这里有一个简单的例子：

import json

# 使用with语句自动关闭文件
with open('large_file.json', 'r') as json_file:
    for line in json_file:
        # 每次只解析一行
        data = json.loads(line)
        
        # 这里可以对每行数据进行处理
        process_data(data)

在这个过程中，`json.loads()`会将每一行转换成Python对象（通常是字典），然后你可以根据需要进一步处理这个数据。

如果JSON文件非常大并且包含复杂的数据结构，还可以考虑使用`json.JSONDecoder`的`raw_decode`方法，它返回一个元组，第一个元素是已经解码的内容，第二个元素是剩余未解码的数据，这样可以减少内存占用。