json和jsonl文件格式个人记录

.jsonl 文件

{"name": "Alice", "age": 30}
{"name": "Bob", "age": 25}
  • 每行是一个独立的有效 JSON 对象。
  • 每行之间没有逗号或其他分隔符。
  • 适合存储每行为独立记录的数据,如日志、传感器数据、日志行等。
  • 逐行读取文件,逐行解析 JSON 对象,一次处理一行的数据。

json文件

[
  {"name": "Alice", "age": 30},
  {"name": "Bob", "age": 25}
]
  • 使用大括号 {} 表示对象,使用方括号 [] 表示数组。
  • 整个文件是一个有效的 JSON 对象或数组。
  • 适合存储结构化的数据,如配置文件、API 响应等。
  • 一次性读取整个文件,解析成一个 JSON 对象,可以随机访问其中的数据。

jsonl文件适用以下情况:

  • 当数据以行为单位独立存储,并且每行数据之间没有明确的分隔符时。
  • 当需要逐行处理数据,以节省内存和提高处理速度时。
  • 当数据量非常大,无法一次性加载到内存中时,JSONL 格式提供了一种流式处理数据的方式。

读取jsonl文件

import json

jsonl_file = "data.jsonl"

with open(jsonl_file, "r") as file:
    for line in file:
        json_obj = json.loads(line)
        # 对 JSON 对象进行处理
        print(json_obj["name"], json_obj["age"])

 ijson 是一个流式处理 JSON 数据的 Python 库,它可以有效地处理大型 JSONL 文件。下面是一个示例代码,展示了如何使用 ijson 库来处理 JSONL 文件

import ijson

jsonl_file = "data.jsonl"

with open(jsonl_file, "rb") as file:
    # 使用 ijson.items 函数读取 JSONL 文件中的每个 JSON 对象
    for json_obj in ijson.items(file, "item"):
        # 在这里处理 JSON 对象
        print(json_obj)

参考:json文件和jsonl文件有什么区别?什么情况下适合使用jsonl文件?-优快云博客

### JSONL 文件使用说明 JSONLJSON Lines)是一种轻量级的数据交换格式,它扩展了标准的 JSON 格式,允许每一行为一个独立的 JSON 对象。这种设计使得 JSONL 非常适合用于流式传输大数据集以及日志记录场景。 #### JSONL 的基本概念 JSONL 是一种逐行存储 JSON 数据的方式,其中每一行都是一个有效的 JSON 对象[^2]。相比于传统的 JSON 文件结构,JSONL 不需要整个文件被加载到内存中即可解析单个对象,因此更适合大规模数据处理任务。 #### JSONL 的优势 - **易于增量读取**:可以按需逐步读取每一条记录而无需一次性载入全部内容。 - **兼容性强**:由于其基于 JSON 构建,任何支持 JSON 解析的语言都可以轻松处理 JSONL 文件。 - **便于分布式计算框架集成**:像 Apache Spark 或 Hadoop 这样的工具通常更倾向于处理平面化的输入源,比如 JSONL 而不是嵌套式的 JSON 结构[^1]。 #### 创建 JSONL 文件示例 以下是创建 JSONL 文件的一个简单 Python 实现: ```python import json data = [ {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30}, {"id": 2, "name": "Bob", "age": 25} ] with open('output.jsonl', 'w') as f: for item in data: f.write(json.dumps(item) + '\n') ``` 上述脚本会生成名为 `output.jsonl` 的文件,该文件的内容如下所示: ``` {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30} {"id": 2, "name": "Bob", "age": 25} ``` #### 将其他格式转换为 JSONL 如果已有 CSV 文件或其他形式的数据,则可以通过 Pandas 等库方便地完成转换工作。例如,下面是从 CSV 到 JSONL 的转化过程: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('input.csv') # Convert DataFrame to JSONL format and write it into a file. df.to_json('output.jsonl', orient='records', lines=True) ``` 对于从 YOLO txt 文件转 COCO JSON 文件的情况,也可以先将 TXT 中的信息提取出来形成列表字典的形式再导出成 JSONL[^4]。 #### 总结 综上所述,无论是手动编还是借助第三方库的帮助,都能较为容易地实现对 JSONL 文件的操作。这不仅限于简单的入操作还包括复杂的跨格式迁移等高级功能[^3]。
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