python解析较大的json文件报异常,怎么处理

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
mengvlog 阅读 9 次 更新于 2025-06-20 01:21:24 我来答关注问题0
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