python逐行读取json_用Python加载和解析包含多个JSON对象的JSON文件

可以使用Python自带的json模块来加载和解析包含多个JSON对象的JSON文件，并且可以使用逐行读取的方式来处理大型JSON文件，如下所示：

import json

with open('json_file.json', 'r') as f:
    for line in f:
        json_obj = json.loads(line)
        # 处理json_obj

其中，`json_file.json` 是包含多个JSON对象的JSON文件的路径。使用 `with open` 语句可以打开文件，并且在处理完文件后会自动关闭文件。使用 `for line in f` 语句可以逐行读取文件，每行都是一个独立的JSON对象。在循环内部使用 `json.loads` 函数可以将每行的JSON字符串解析为Python对象，然后就可以对其进行处理了。

相关问题

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。

python 读取json文件逐行读取

在Python中，你可以使用内置模块`json`来处理JSON文件，并通过迭代文件的方式来逐行读取。下面是一个简单的例子：

import json

# 打开JSON文件
with open('example.json', 'r') as file:
    # 读取文件并解析为JSON对象列表，每一项就是一个JSON对象
    lines = file.readlines()

    # 逐行处理
    for line in lines:
        # 去除每行的换行符
        line = line.strip()
        
        # 如果是空行或者非有效JSON，则跳过
        if not line or not line.startswith('{'):
            continue
        
        # 尝试将JSON字符串转换为字典
        try:
            data_dict = json.loads(line)
            # 这里可以对数据进行操作，例如打印或者进一步分析
            print(data_dict)
        except json.JSONDecodeError:
            # 捕获解码错误，可能是因为这不是有效的JSON
            print(f"Invalid JSON on line: {line}")

在这个例子中，我们假设JSON文件中的内容是一行行的独立JSON对象。如果文件包含数组形式的JSON，你需要稍微调整一下逻辑。