如何將流解析技術應用于JSON處理

如果你需要在 Python 中處理一個大的 JSON 文件，會很容易出現耗盡內存的情況。即使原始數據大小小于內存容量，Python 也會進一步增加內存使用量。這意味著程序會在與磁盤交互時處理緩慢，或在內存不足時崩潰。

一種常見的解決方案是流解析，也就是惰性解析、迭代解析或分塊處理。讓我們看看如何將此技術應用于 JSON 處理。

問題：Python中加載JSON內存效率低

我們使用這個大小為24MB的JSON文件來舉例，它在加載時會對內存產生明顯的影響。這個JSON對象是在GitHub中，用戶對存儲庫執行操作時的事件列表：

[{"id":"2489651045","type":"CreateEvent","actor":
{"id":665991,"login":"petroav","gravatar_id":"","url":"https://api.github.com/users/petroav","avatar_url":"https://avatars.githubusercontent.com/u/665991?"},"repo":
{"id":28688495,"name":"petroav/6.828","url":"https://api.github.com/repos/petroav/6.828"},"payload":
{"ref":"master","ref_type":"branch","master_branch":"master","description":"SolutiontohomeworkandassignmentsfromMIT's6.828(OperatingSystemsEngineering).Doneinmysparetime.","pusher_type":"user"},"public":true,"created_at":"2015-01-01T1500Z"},
...
]

我們的目標是找出給定用戶在與哪些存儲庫進行交互。下面是一個簡單的 Python 程序：

importjson

withopen("large-file.json","r")asf:
data=json.load(f)

user_to_repos={}
forrecordindata:
user=record["actor"]["login"]
repo=record["repo"]["name"]
ifusernotinuser_to_repos:
user_to_repos[user]=set()
user_to_repos[user].add(repo)

輸出結果是一個用戶名映射到存儲庫名稱的字典。我們使用 Fil 內存分析器運行它時，可以發現內存使用的峰值達到了124MB，還可以發現兩個主要的內存分配來源：

1. 讀取文件

2. 將生成的字節解碼為 Unicode 字符串

但我們加載的原始文件是24MB。一旦我們將它加載到內存中并將其解碼為文本 (Unicode)Python 字符串，它需要的空間遠遠超過 24MB。這是為什么？

擴展知識：Python字符串的內存表示

Python字符串在表示時會被更少使用內存的方法優化。每個字符串都有固定的開銷，如果字符串可以表示為 ASCII，則每個字符只使用一個字節的內存。如果字符串使用更多擴展字符，則每個字符可能使用4個字節。我們可以使用 sys.getsizeof() 查看一個對象需要多少內存：

>>>importsys
>>>s="a"*1000
>>>len(s)
1000
>>>sys.getsizeof(s)
1049

>>>s2=""+"a"*999
>>>len(s2)
1000
>>>sys.getsizeof(s2)
2074

>>>s3=""+"a"*999
>>>len(s3)
1000
>>>sys.getsizeof(s3)
4076

在上面的例子中3個字符串都是 1000 個字符長，但它們使用的內存量取決于它們包含的字符。

在本例中我們的大JSON 文件里包含不適合ASCII編碼的字符，正是因為它是作為一個巨大的字符串加載的，所以整個巨大的字符串會使用效率較低的內存表示。

流處理解決方案

很明顯，將整個JSON文件直接加載到內存中是一種內存浪費。

對一個結構為對象列表的 JSON 文件，理論上我們可以一次解析一個塊，而不是一次全部解析，以此來減少內存的使用量。目前有許多 Python 庫支持這種 JSON 解析方式，下面我們使用 ijson 庫來舉例。

importijson

user_to_repos={}

withopen("large-file.json","r")asf:
forrecordinijson.items(f,"item"):
user=record["actor"]["login"]
repo=record["repo"]["name"]
ifusernotinuser_to_repos:
user_to_repos[user]=set()
user_to_repos[user].add(repo)

如果使用json標準庫，數據一旦被加載文件就會被關閉。而使用ijson，文件必須保持打開狀態，因為當我們遍歷記錄時，JSON 解析器正在按需讀取文件。有關更多詳細信息，請參閱 ijson 文檔。

在內存分析器運行它時，可以發現內存使用的峰值降到了3.6MB，問題解決了！而且在此例子中，使用 ijson 的流式處理也會提升運行時的性能，當然這個性能取決于數據集或算法。

其他解決方法

• Pandas：Pandas 具有讀取 JSON 的能力，理論上它可以以更節省內存的方式讀取。
• SQLite：SQLite 數據庫可以解析 JSON，將 JSON 存儲在列中，以及查詢 JSON數據。因此，可以將 JSON 加載到磁盤支持的數據庫文件中，并對它運行查詢來提取相關的數據子集。

最后，如果可以控制輸出格式，則可以通過切換到更高效的表示來減少 JSON 處理的內存使用量。例如，從單個巨大的 JSON 對象列表切換到每行一條 JSON 記錄，這意味著每條解碼的 JSON 記錄將只使用少量內存。

知識延伸

前段時間，Python開發者公號推薦了一款很?實用的 JSON 工具?，可以更輕松直觀地查看 JSON。