Wie kann man JSON-Daten mit mehreren eingebetteten Objekten in Python effizient analysieren?

Herausforderungen beim JSON-Parsing mit mehreren eingebetteten Objekten

Dieser Artikel befasst sich mit der Herausforderung beim Extrahieren von Daten aus einer JSON-Datei, die mehrere verschachtelte JSON-Objekte enthält. Solche Dateien stellen beim Umgang mit großen Datensätzen oft eine Herausforderung dar.

Problemstellung

Stellen Sie sich eine JSON-Datei mit mehreren JSON-Objekten wie folgt vor:

<code class="json">{"ID":"12345","Timestamp":"20140101", "Usefulness":"Yes",
 "Code":[{"event1":"A","result":"1"},…]}
{"ID":"1A35B","Timestamp":"20140102", "Usefulness":"No",
 "Code":[{"event1":"B","result":"1"},…]}
{"ID":"AA356","Timestamp":"20140103", "Usefulness":"No",
 "Code":[{"event1":"B","result":"0"},…]}
…</code>

Die Aufgabe besteht darin, sie zu extrahieren die Werte „Zeitstempel“ und „Nützlichkeit“ von jedem Objekt in einen Datenrahmen:

Lösungsübersicht

Um dieser Herausforderung zu begegnen, verwenden wir die Methode json.JSONDecoder.raw_decode in Python . Diese Methode ermöglicht die Dekodierung großer Zeichenfolgen „gestapelter“ JSON-Objekte. Es gibt die letzte Position des analysierten Objekts und ein gültiges Objekt zurück. Indem wir die zurückgegebene Position an raw_decode zurückgeben, können wir die Analyse ab diesem Punkt fortsetzen.

Implementierung

<code class="python">from json import JSONDecoder, JSONDecodeError
import re

NOT_WHITESPACE = re.compile(r'\S')

def decode_stacked(document, pos=0, decoder=JSONDecoder()):
    while True:
        match = NOT_WHITESPACE.search(document, pos)
        if not match:
            return
        pos = match.start()
        
        try:
            obj, pos = decoder.raw_decode(document, pos)
        except JSONDecodeError:
            # Handle errors appropriately
            raise
        yield obj

s = """

{“a”: 1}  


[
1
,   
2
]


"""

for obj in decode_stacked(s):
    print(obj)</code>

Dieser Code durchläuft die JSON-Objekte in der Zeichenfolge s und gibt jedes Objekt aus:

{'a': 1}
[1, 2]

Fazit

Die bereitgestellte Lösung bewältigt effektiv die Herausforderung, Daten aus mehreren verschachtelten JSON-Objekten zu extrahieren, die in einer einzigen Datei eingebettet sind. Durch die Verwendung der Methode json.JSONDecoder.raw_decode und die Behandlung potenzieller Fehler können wir große Datensätze effizient verarbeiten. Die Funktion decode_stacked kann als wiederverwendbares Tool zum Umgang mit solchen Dateiformaten verwendet werden.

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