jsonl与json区别

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前言

在构建数据驱动的AI系统或数据处理流程时，JSON 是我们最常用的数据交换格式之一。但在处理大规模文本语料、模型训练数据、日志流等场景中，传统的 JSON 格式并不总是最优选择。此时，一种更简洁、高效的格式 —— JSONL（JSON Lines） 应运而生。虽然两者在结构上都基于 JSON，但它们的存储方式和使用场景却截然不同。本文将简要介绍 JSONL 与 JSON 的区别，帮助你选择更合适的数据格式。

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一、区别

特性	JSON	JSONL
格式	整个文件是一个标准的 JSON 结构	每一行是一个独立的 JSON 对象
数据结构	[] 代表数组，{} 代表对象	纯文本，每行是一个 JSON 对象，不包含 []
解析方式	需要完整解析整个	JSON 可以逐行解析，每行都是一个独立的 JSON
适用场景	配置文件、小型数据存储	大规模数据处理、流式处理（日志、机器学习数据）
处理方式	一次性加载到内存	可逐行读取，节省内存

1.JSON 示例

JSON 文件通常是一个完整的对象或数组：

{
  "users": [
    {
      "id": 1,
      "name": "Alice"
    },
    {
      "id": 2,
      "name": "Bob"
    }
  ]
}

或：

[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob"
  }
]

这种格式必须整体解析，如果数据量过大，解析会占用大量内存。

2.JSONL 示例

JSONL（JSON Lines）格式是一种按行存储 JSON 对象的纯文本格式，每一行都是一个完整的 JSON 对象：

{"id": 1, "name": "Alice"}
{"id": 2, "name": "Bob"}
{"id": 3, "name": "Charlie"}

注意：JSONL 文件没有逗号，每行是独立的 JSON 对象，不是 JSON 数组！

JSONL 的特点

• 支持流式处理：可以逐行读取，而不需要一次性加载整个文件。
• 适合大规模数据：如日志处理、大规模数据存储（如 Elasticsearch、BigQuery）。
• 易扩展：每行独立，便于追加和更新数据。

3.代码示例

1. 解析 JSON

import json

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)  # 一次性加载整个 JSON
    print(data)

2. 解析 JSONL

import json

with open("data.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        data = json.loads(line)  # 逐行解析
        print(data)

二、何时使用 JSONL？

使用场景	适合 JSON	适合 JSONL
配置文件	✅	❌
小规模数据存储	✅	❌
日志存储/分析	❌	✅
流式数据处理（如 Kafka）	❌	✅
机器学习训练数据	❌	✅
大规模数据（BigQuery, Elasticsearch）	❌	✅

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总结

• 如果你是在做 数据配置、前后端接口通信、嵌套结构传输，请选择 JSON；

• 如果你需要处理 大规模数据、模型训练语料、日志文件、分布式处理，请选择 JSONL；

• JSONL 具备更好的流式处理能力，也更适合分布式系统中的逐行读取和处理；

• 许多 LLM 训练工具、搜索系统（如 Elasticsearch bulk API）、大模型推理数据，也默认使用 JSONL 格式。