python读取很大的json压缩文件

在Python中，处理大体积JSON压缩文件（如.gz或.bz2等格式），通常需要分块读取，以避免一次性加载整个文件导致内存溢出的问题。Pandas库提供了一个便捷的方式，可以逐行读取并解析数据。

以下是使用pandas和gzip模块的一个示例：

import gzip
import json
import pandas as pd

def read_large_json_gz(file_path):
    chunk_size = 10**6  # 可根据实际情况调整每块数据的大小，单位是字节
    with gzip.open(file_path, 'rt') as f:
        for chunk in pd.read_json(f, lines=True, chunksize=chunk_size):
            for df in chunk:
                yield df  # 这里返回一个个小的数据框，处理完一块就读取下一块

# 使用示例
for data_chunk in read_large_json_gz('large_file.json.gz'):
    process_data(data_chunk)  # 将data_chunk传递给你的处理函数

在这个例子中，`pd.read_json`会按行读取gzipped文件，并返回一个个DataFrame。你可以选择逐个处理这些数据块，而不是一次性加载所有数据。

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在Python中，如果需要读取大体积的UTF-8编码的JSON压缩文件（如.gz或.bz2），可以使用`gzip`或`bz2`模块解压，再加上`ujson`或`orjson`这样的高性能JSON解析库来提高效率，因为标准库的`json`模块对于大文件可能性能不够好。

以下是一个示例，首先解压文件，然后逐块读取和解析：

import gzip
import io
import ujson

def read_large_json_gz(file_path):
    with gzip.open(file_path, mode='rt', encoding='utf-8') as f_in:
        decompressed_f = io.BufferedReader(f_in)
        
        while True:
            chunk = decompressed_f.read(4096)  # 可以调整此值，比如2**16或更大，取决于文件大小和内存限制
            if not chunk:
                break
            for obj in ujson.loads(chunk):  # 分块解析
                process_object(obj)  # 这里替换为你的业务处理函数

# 使用方法：
read_large_json_gz('your_large_file.json.gz')

注意：这个方法基于内存流操作，它会尽可能地减少一次性加载的数据量，所以适合处理非常大的文件。如果你的内存不足以一次性加载整个文件，你可能需要使用更复杂的解决方案，如生成器或迭代器。