猫头虎分享Python 编码转换库：处理 JSONL 编码格式转换的最佳实践

猫头虎分享Python 编码转换库：处理 JSONL 编码格式转换的最佳实践

在数据处理的过程中，编码转换是一个不可避免的重要环节。特别是当我们面对来自不同来源的数据时，确保数据的编码一致性对于数据的正确解析和处理至关重要。本文将介绍 Python 中常用的编码转换库，尤其是适用于 JSON Lines（JSONL）格式的数据处理，并推荐使用 jsonlines 库。

文章目录

• 猫头虎分享Python 编码转换库：处理 JSONL 编码格式转换的最佳实践
• 作者简介
• • 猫头虎是谁？
  • 作者名片 ✍️
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• 正文
• • 编码转换库一览
  • • 1. **`codecs`**
    • 2. **`chardet`**
    • 3. **`ftfy`**
    • 4. **`jsonlines`**
    • 5. **`pandas`**
    • 6. **`ujson`**
    • 7. **`json`（标准库）**
    • 8. **`ijson`**
    • 9. **`iconv`（通过 `subprocess`）**
    • 10. **`io`（标准库）**
  • 总结
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作者简介

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猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎博主。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

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作者名片 ✍️

• 博主：猫头虎
• 全网搜索关键词：猫头虎
• 作者微信号：Libin9iOak
• 作者公众号：猫头虎技术团队
• 更新日期：2024年10月10日
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正文

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编码转换库一览

1. codecs

• 简介：Python 标准库，适合基本的编码转换。
• 适用场景：简单文件读取与写入，可处理文本或 JSONL 文件中的单行记录转换为 UTF-8。
• 示例：

  import codecs
  
  with codecs.open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:
      data = [line.strip() for line in file]
  

2. chardet

• 简介：用于自动检测文件编码。
• 适用场景：不确定 JSONL 数据编码时可先检测，之后进行转换。尤其适合处理来自外部数据源的 JSONL 数据。
• 示例：

  import chardet
  
  with open("file.jsonl", "rb") as file:
      raw_data = file.read()
      encoding = chardet.detect(raw_data)['encoding']
  

3. ftfy

• 简介：修复编码错误的库。
• 适用场景：处理 JSONL 数据中出现的乱码，适合修复外部数据源中的编码问题。
• 示例：

  from ftfy import fix_text
  
  with open("file.jsonl", "r") as file:
      fixed_data = [fix_text(line) for line in file]
  

4. jsonlines

• 简介：专门用于处理 JSON Lines（JSONL）格式的库，支持读写和处理 JSONL 数据。
• 适用场景：特别适合读取和写入 JSONL 格式文件，可以通过指定编码来进行格式转换，例如转换为 UTF-8。
• 推荐理由：jsonlines 提供了简洁易用的接口，支持逐行读取和写入，避免了将整个文件加载到内存中的问题，适合处理大数据量的 JSONL 文件。
• 示例：

  import jsonlines
  
  with jsonlines.open("file.jsonl", mode="r", encoding="ISO-8859-1") as reader:
      data = [line for line in reader]
  
  with jsonlines.open("file_utf8.jsonl", mode="w", encoding="UTF-8") as writer:
      writer.write_all(data)
  

5. pandas

• 简介：支持读取和写入 JSON 格式文件，可指定编码。
• 适用场景：适合将 JSONL 数据加载到 DataFrame 中进行分析，然后输出为 UTF-8 编码。
• 示例：

  import pandas as pd
  
  df = pd.read_json("file.jsonl", lines=True, encoding="ISO-8859-1")
  df.to_json("file_utf8.jsonl", orient="records", lines=True, force_ascii=False)
  

6. ujson

• 简介：ujson（Ultra JSON）是高效的 JSON 解析库，支持多种编码。
• 适用场景：处理大量 JSONL 数据的编码转换时，ujson 比标准库的 json 模块更快，适合性能要求较高的 JSONL 文件处理。
• 示例：

  import ujson
  
  with open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:
      data = [ujson.loads(line) for line in file]
  
  with open("file_utf8.jsonl", "w", encoding="UTF-8") as file:
      for item in data:
          file.write(ujson.dumps(item) + "\n")
  

7. json（标准库）

• 简介：标准库中的 json 模块，支持 JSON 编码处理。
• 适用场景：处理小型 JSONL 文件的编码转换，适合不需要第三方库的场景。
• 示例：

  import json
  
  with open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:
      data = [json.loads(line) for line in file]
  
  with open("file_utf8.jsonl", "w", encoding="UTF-8") as file:
      for item in data:
          file.write(json.dumps(item) + "\n")
  

8. ijson

• 简介：用于解析大型 JSON 文件的增量解析库。
• 适用场景：处理大型 JSONL 文件时可以逐行解析，减少内存占用。适合大数据环境中需要转换编码的 JSONL 数据处理。
• 示例：

  import ijson
  
  with open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:
      for line in ijson.items(file, "item"):
          # 逐行处理 JSONL
          print(line)
  

9. iconv（通过 subprocess）

• 简介：操作系统层面的编码转换工具，适合处理大文件。
• 适用场景：适合服务器环境下批量 JSONL 文件编码转换。
• 示例：

  import subprocess
  
  subprocess.run(["iconv", "-f", "ISO-8859-1", "-t", "UTF-8", "file.jsonl", "-o", "file_utf8.jsonl"])
  

10. io（标准库）

• 简介：提供文件缓冲和文本编码处理工具。
• 适用场景：通过 io.TextIOWrapper 处理文件流时指定编码，适合流式处理 JSONL 数据。
• 示例：

  import io
  
  with open("file.jsonl", "rb") as file:
      with io.TextIOWrapper(file, encoding="ISO-8859-1") as reader:
          data = [line.strip() for line in reader]
  

总结

在选择处理 JSONL 文件的编码转换库时，可以根据具体的需求和场景来进行选择。对于处理 JSONL 格式的文件，jsonlines 库以其高效、简洁的特性，成为了理想的选择。无论是逐行读取还是写入数据，jsonlines 都能够帮助你轻松实现编码转换，提升数据处理的效率。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和选择适合的编码转换库！如果你有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言交流。

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