json文件遍历与内容提取及文本拆分实践

这段代码主要是关于在Python中处理JSON文件以及对文本文件进行操作的方法。首先，我们来分析提供的关键知识点： 1. **提取JSON文件中的值**: 作者定义了一个`load_data`函数，用于读取指定路径下的所有文件（包括子目录）。对于非目录文件，它会将文件路径添加到`li`列表中，存储为相对路径。这个函数通过`os.listdir()`获取文件列表，然后递归地遍历子目录，确保不会错过任何文件。当读取到JSON格式的文件时，使用`json.loads(line)`将每一行的JSON字符串转换成Python对象，然后提取出'answer'字段的值，并将其写入新的文本文件中。 2. **文件读写操作**: 在这里，函数不仅读取JSON文件，还进行了文件重命名和内容复制。原始的JSON文件被按照每行一个答案的方式拆分成多个新的JSON文件，每个新文件包含10000行。这样做的目的是可能为了简化后续的数据处理流程，如训练模型或进一步的数据分析，使得文件更易于管理。 3. **文本拆分**: 代码中提到的按固定行数拆分文本功能，是将一个大型JSON文件（如`new2016zh/news2016zh_train.json`）分割成多个小文件，每个小文件包含10000行。这有助于减少单个文件的大小，提高数据处理的效率，特别是在处理大数据集时。 4. **Git与GitHub集成**: 标签中提到的"gi", "git", 和 "github" 可能是指开发者在GitHub上管理代码版本控制的过程。在实际开发环境中，这段代码可能作为项目的一部分存储在GitHub仓库中，开发者可以通过Git提交、拉取、分支等操作进行协作和版本控制。 5. **Keras与测试**: 尽管标签中包含了"keras"，但代码本身并没有直接涉及Keras，Keras是一个深度学习框架，主要用于构建神经网络。如果这些代码与Keras模型训练有关，那么可能是在预处理数据或者生成特征数据集，供Keras模型使用。 总结来说，这段代码提供了两种主要的功能：一是处理JSON文件，提取并重新组织其内容；二是根据行数限制拆分大文本文件。这些操作适用于需要管理和预处理大量文本数据的场景，特别是当涉及到机器学习项目时，对数据的清洗和格式化通常是前期的重要步骤。同时，它展示了如何使用Python标准库和一些基础文件操作来实现这些功能。