众所周知，JSON 文件是使用 JSON（JavaScript Object Notation）格式存储数据的文件。它是一种结构化的文本格式，使用键值对的方式表示数据。JSON 文件通常包含一个根对象，可以包含多个嵌套的对象、数组和基本数据类型。
而 JSONL 文件（JSON Lines），则是一种每行包含一个独立的 JSON 对象的文本文件格式。每行都是一个有效的 JSON 对象，使用换行符分隔。相比于 JSON 文件，JSONL 文件更加轻量，每行为独立的 JSON 对象，没有逗号或其他分隔符。
JSONL文件的内容示例：
{"name": "John", "age": 30}
{"name": "Jane", "age": 25}
{"name": "Bob", "age": 40}
主要区别如下：
JSON 文件：
- 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：
- 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。
JSONL 文件适合用于以下情况：
- 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。
这么对比下来，JSON 文件更适合结构化的数据存储和传输，而 JSONL 文件更适合每行为独立记录的数据存储和处理。
– 扩展阅读 –
python如何读取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"])
在示例代码中，我们使用 open 函数打开 JSONL 文件，并使用 for 循环逐行读取文件内容。对于每行数据，我们使用 json.loads 函数将其解析为 JSON 对象，然后可以在循环中对 JSON 对象进行适当的处理。
通过这种方式，我们可以逐行处理 JSONL 文件，而不必将整个文件加载到内存中。这对于处理大型文件和节省内存非常有用。你可以根据需要，在循环内部添加适当的逻辑来处理和操作 JSON 对象。
📢 请注意，在处理大型 JSONL 文件时，可以使用适当的技术和库进行优化，例如流式处理或批量处理，以减少内存占用和提高性能。这取决于数据量和具体的处理需求。
使用 ijson 库用于流式处理 JSONL 文件
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)
在示例代码中，我们首先使用 open 函数打开 JSONL 文件，并以二进制模式打开文件。然后，我们使用
ijson.items函数来读取 JSONL 文件中的每个 JSON 对象。第一个参数是打开的文件对象，第二个参数是 JSON 对象的路径。在这个示例中，我们假设每个 JSON 对象的键是 “item”。
在循环内部，你可以根据需要对每个 JSON 对象进行处理。json_obj 是一个 Python 字典，表示当前行的 JSON 对象。
ijson 库的优势在于它以迭代的方式逐行读取 JSONL 文件，并在需要时按需解析 JSON 对象。这样可以大大减少内存的占用，并且适用于处理非常大的 JSONL 文件。
