摄影：产品经理
回锅肉

当我们采购数据集时，有时候供应商会以JSON Lines的形式交付给我们。这种格式，本质上是文本格式，它每一行是一个JSON。例如，供应商给我们了一个文件小红书全量笔记.json文件，我们可以使用如下Python代码来一行一行读取：

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import json
with open('小红书全量笔记.json') as f:
    for line in f:
        info = json.loads(line)
        note = info['note']
        print('笔记内容为：', note)

这个格式的好处在于，每一次只需要把少量内容读取到内存中。即便这个文件有1TB，我们也可以使用一个4GB内存的电脑来处理。

今天出了一个乌龙事件，某数据供应商在给我数据的时候，说的是以JSON Lines格式给我。但我拿过来解压缩以后一看，100GB的文件，里面只有1行，如下图所示：

也就是说，他用的是一个超大JSON直接导出给我，并没有使用JSON Lines格式。正常情况下，如果我要直接解析这个数据，需要我的电脑内存超过100GB。

这个大JSON大概格式是这样的：

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[{"question": "xxx111", "answer": "aaa", "crawled_time": "2025-05-01 12:13:14"}, {"question": "xxx222", "answer": "aaa", "crawled_time": "2025-05-01 12:13:14"}, {"question": "xxx333", "answer": "aaa", "crawled_time": "2025-05-01 12:13:14"}, ...]

要解决这个问题，有三种方法。

如果这个JSON里面没有嵌套数据，只有一层key: value。那么非常简单。一个字符，一个字符读取。遇到}的时候，说明一条子JSON数据已经读取完成，解析以后再读取下一条子JSON。

如果这个JSON里面有嵌套结构，那么可以使用经典算法题里面的数括号算法来解决。当发现}的数量等于{的时候，说明一个子JSON已经读取完成，可以解析了。

今天我们来介绍第三种方法，使用一个第三方库，叫做ijson。它天然支持解析这种超大的JSON，并且代码非常简单：

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import ijson

a = '''
[{"question": "xxx111", "answer": "aaa", "crawled_time": "2025-05-01 12:13:14"}, {"question": "xxx222", "answer": "aaa", "crawled_time": "2025-05-01 12:13:14"}, {"question": "xxx333", "answer": "aaa", "crawled_time": "2025-05-01 12:13:14"}]
'''

items = ijson.items(a, 'item')
for item in items:
    print(item)

运行效果如下图所示：

既不会占用大量内存，又能正常解析超大JSON。