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我希望为一个非常非常大的 JSON 文件(~ 1TB)实现一个流式 json 解析器，但我无法将其加载到内存中。一种选择是使用类似 https://github.com/stedolan/jq 的东西将文件转换为 json-newline-delimited，但是我需要对每个 json 对象执行各种其他操作，这使得这种方法并不理想。
给定一个非常大的 json 对象，我将如何逐个对象地解析它，类似于 xml 中的这种方法:https://www.ibm.com/developerworks/library/x-hiperfparse/index.html .
例如，在伪代码中:
with open('file.json','r') as f:
json_str = ''
for line in f: # what if there are no newline in the json obj?
json_str += line
if is_valid(json_str):
obj = json.loads(json_str)
do_something()
json_str = ''
此外，我没有发现 jq -c 特别快(忽略内存考虑)。例如，执行 json.loads 与使用 jq -c 一样快(而且快一点)。我也尝试使用 ujson，但一直收到我认为与文件大小有关的损坏错误。
# file size is 2.2GB
>>> import json,time
>>> t0=time.time();_=json.loads(open('20190201_itunes.txt').read());print (time.time()-t0)
65.6147990227
$ time cat 20190206_itunes.txt|jq -c '.[]' > new.json
real 1m35.538s
user 1m25.109s
sys 0m15.205s
最后，这是一个可用于测试的 100KB json 输入示例:https://hastebin.com/ecahufonet.json
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