


以下にいくつかのタイトル オプションを示します。これらは質問ベースになるように調整されており、大きな JSON ファイルの処理に重点を置いた記事を反映しています。 オプション 1 (より一般的な): * 非常に大きな JSON ファイルを処理する方法
メモリを破壊せずに非常に大きな JSON ファイルを読み取る
標準の Python メソッドを使用して大量の JSON ファイルをメモリに直接読み込もうとすると、「メモリエラー。」これは、これらのメソッドが解析する前にファイル全体を読み取ろうとし、過剰なメモリを消費するために発生します。
この問題を解決するには、ファイルをストリームとして段階的に処理し、即時処理するために一度に一部を読み込む必要があります。 ijson は、この目的に役立つライブラリであり、ストリーミング JSON パーサーを提供します。
ijson を使用して大きな JSON ファイルをストリーミングする方法の例を次に示します。
<code class="python">import ijson with open('large_file.json', 'r', encoding='utf-8') as f: parser = ijson.parse(f) for prefix, event, value in parser: # Process the current event and value if prefix and event == 'map_key': # Handle the key for a new object key = value elif event == 'string': # Handle the value for a string val = value</code>
反復するにつれてストリームを通じて、メモリ制限を超えることなくデータを段階的に処理できます。 json-streamer や bigjson など、説明で言及されている他のライブラリも同様の機能を提供します。これらのツールを利用すると、メモリ エラーが発生することなく、非常に大きな JSON ファイルを効果的に処理できます。
以上が以下にいくつかのタイトル オプションを示します。これらは質問ベースになるように調整されており、大きな JSON ファイルの処理に重点を置いた記事を反映しています。 オプション 1 (より一般的な): * 非常に大きな JSON ファイルを処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
