使用with语句打开文件，逐行读取数据，并尝试解析每一行：python with open('d://py/20160122.json','r') as fo:count = 0 paper = {} for line in fo:try:print(count)paper[count] = json.loads(line)count += 1 except ValueError:continue 上述代码中，当遇到无法解析的JSON格式时，程序...
python解析较大的json文件报异常，怎么处理
处理较大JSON文件时遇到解析异常，可能是文件格式存在问题，建议将异常的JSON片段提交至在线解析工具检查。如果在线解析未发现问题，可以考虑在代码中设置异常处理机制。异常处理代码示例如下：
使用with语句打开文件，逐行读取数据，并尝试解析每一行：
python
with open('d://py/20160122.json','r') as fo:
count = 0
paper = {}
for line in fo:
try:
# print(count)
paper[count] = json.loads(line)
count += 1
except ValueError:
continue
上述代码中，当遇到无法解析的JSON格式时，程序将跳过该行并继续处理下一行，从而避免程序崩溃。
在实际应用中，根据具体需求调整异常处理策略，例如记录异常行号或直接跳过整个文件。这样可以确保程序的健壮性和稳定性。
在处理大规模数据时，还可以考虑分块读取文件，减少内存压力。具体做法是将文件分割成多个较小的部分，依次处理每一部分。
此外，检查文件编码和换行符是否正确也是很重要的。有时，非标准的编码或换行符会导致解析错误。确保文件使用UTF-8编码，并正确处理换行符。
最后，可以优化JSON文件结构，使其更容易解析。例如，使用统一的键名和值类型，避免嵌套层次过深。
通过以上方法，可以有效处理较大JSON文件在解析过程中遇到的异常问题，确保程序的稳定运行。2024-12-14
