将 3.7GB 的大型 json 文件加载到数据框中,并使用 ijson 转换为 csv 文件

Load a large json file 3.7GB into dataframe and convert to csv file using ijson

我有一个很大的 json 数据文件,有 3.7gb。我要将 json 文件加载到数据框并删除未使用的列,而不是将其转换为 csv 并加载到 sql。 内存是40gb 我的 json 文件结构

{"a":"Ho Chi Minh City, Vietnam","gender":"female","t":"841675194476","id":"100012998502085","n":"Lee Mến"}
{"t":"84945474479","id":"100012998505399","n":"Hoàng Giagia"}
{"t":"841679770421","id":"100012998505466","n":"Thoại Mỹ"}

我尝试加载数据但由于内存不足而失败

data_phone=[]
with open('data.json', 'r', encoding="UTF-8") as f:
    numbers = ijson.items(f, 't',multiple_values=True)
    for num in numbers :
        data_phone.append(num)

显示错误

Out of memory

我换个方式试试

进口json fb_data={} 我=1

with open('output.csv', 'w') as csv_file:
    with open("Vietnam_Facebook_Scrape.json", encoding="UTF-8") as json_file:
        for line in json_file:
            data = json.loads(line)
            try:
                csv_file.write('; '.join([str(i),"/",data["t"],data["fbid"]]))
            except:
                pass

然后我从 csv 转换为 sql,它仍然显示错误“MemoryError:”

con = db.connect("fbproject.db")
cur = con.cursor()
with open('output.csv', 'r',encoding="UTF-8") as csv_file:
    for item in csv_file:
        cur.execute('insert into fbdata values (?)', (item,))
con.commit()
con.close()

感谢阅读

您的建议是:

  • 第 1 步读取 json 文件
  • 第 2 步加载到数据帧
  • 第 3 步将文件另存为 csv
  • 第 4 步将 csv 加载到 sql
  • 第5步加载数据到django进行搜索

你的第二个例子的问题是你仍然使用全局列表(data_phonedata_name),它会随着时间的推移而增长。

对于大文件,您应该尝试以下方法:

  • 第 1 步阅读 json
    • 逐行
    • 不将任何数据保存到全局列表中
    • 直接将数据写入SQL
  • 第 2 步向数据库添加索引
  • 第 3 步使用来自 django 的 SQL

您无需向 CSV 写入任何内容。如果你真的想,你可以简单地逐行写入文件:

import json
with open('output.csv', 'w') as csv_file:
    with open("Vietnam_Facebook_Scrape.json", encoding="UTF-8") as json_file:
        for line in json_file:
            data = json.loads(line)
            csv_file.write(';'.join([data['id'], data['t']]))

这里有一个问题可能会帮助您 (Python and SQLite: insert into table),以便逐行写入数据库。

如果您想改用 CSV,请确保用于将 CSV 转换为 SQL 的程序不会读取整个文件,而是逐行或批量解析它。