使用Python高效拆分JSON数组为多个独立文件

聖光之護
发布: 2025-10-10 14:50:25
原创
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使用Python高效拆分JSON数组为多个独立文件

本文详细介绍了如何利用Python的json模块将包含JSON对象数组的大型JSON文件或字符串数据拆分为多个独立的JSON文件。通过迭代数组中的每个对象,并将其分别写入到以索引命名的文件中,本教程提供了两种核心场景的解决方案:从现有文件读取数据和从Python字符串变量加载数据,旨在帮助用户高效管理和处理结构化的JSON数据。

在数据处理和管理中,我们经常会遇到包含大量独立记录的json文件,这些记录以数组的形式存储。为了便于后续的独立处理、存储或分发,将这些json数组中的每个对象拆分成单独的json文件是一个常见的需求。python的json模块提供了强大而简洁的工具来完成这项任务。

核心概念

要实现JSON文件的拆分,我们需要理解JSON数据在Python中的表示:

  • 一个JSON数组([...])在Python中对应一个列表(list)。
  • 一个JSON对象({...})在Python中对应一个字典(dict)。

因此,拆分过程本质上就是遍历一个包含字典的Python列表,并将每个字典序列化为独立的JSON文件。

场景一:从文件读取JSON数据并拆分

这是最常见的场景,即您有一个存储在磁盘上的JSON文件,其中包含一个JSON对象数组。

示例JSON文件 (data.json) 内容:

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[
    {"any": 2023},
    {
        "dia": 24,
        "mes": 1,
        "any": 2023,
        "mes_referencia": 12,
        "any_referencia": 2022,
        "calendari_nom": "CCC"
    },
    {
        "dia": 4,
        "mes": 12,
        "any": 2023,
        "mes_referencia": 10,
        "any_referencia": 2023,
        "calendari_nom": "FFF"
    },
    {
        "dia": 4,
        "mes": 1,
        "any": 2023,
        "mes_referencia": 0,
        "any_referencia": 2022,
        "calendari_nom": "GAS",
        "periode_ref": "TT"
    },
    {
        "dia": 3,
        "mes": 10,
        "any": 2023,
        "mes_referencia": 0,
        "any_referencia": 2023,
        "calendari_nom": "GAS",
        "periode_ref": "22"
    }
]
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Python 代码实现:

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import json
import os

def split_json_file(input_filepath, output_dir="output_json_files"):
    """
    将包含JSON对象数组的文件拆分为多个独立文件。

    Args:
        input_filepath (str): 输入JSON文件的路径。
        output_dir (str): 存储拆分后文件的目录。
    """
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
        print(f"创建输出目录: {output_dir}")

    try:
        with open(input_filepath, "r", encoding="utf-8") as f_in:
            data = json.load(f_in)

        if not isinstance(data, list):
            print("警告:输入JSON文件的根元素不是一个列表,无法按预期拆分。")
            return

        print(f"开始拆分文件 '{input_filepath}'...")
        for i, item in enumerate(data, 1): # 从1开始计数,以便生成文件名
            output_filename = os.path.join(output_dir, f"data_out_{i}.json")
            with open(output_filename, "w", encoding="utf-8") as f_out:
                json.dump(item, f_out, indent=4, ensure_ascii=False)
            print(f"已生成文件: {output_filename}")
        print("所有JSON对象已成功拆分为独立文件。")

    except FileNotFoundError:
        print(f"错误:文件 '{input_filepath}' 未找到。")
    except json.JSONDecodeError:
        print(f"错误:文件 '{input_filepath}' 不是一个有效的JSON格式。")
    except Exception as e:
        print(f"发生未知错误: {e}")

# 假设 data.json 存在于当前目录下
# 创建一个 dummy data.json 文件用于测试
dummy_json_content = """
[
    {"any": 2023},
    {
        "dia": 24,
        "mes": 1,
        "any": 2023,
        "mes_referencia": 12,
        "any_referencia": 2022,
        "calendari_nom": "CCC"
    },
    {
        "dia": 4,
        "mes": 12,
        "any": 2023,
        "mes_referencia": 10,
        "any_referencia": 2023,
        "calendari_nom": "FFF"
    }
]
"""
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(dummy_json_content)

# 调用函数进行拆分
split_json_file("data.json")

# 预期输出示例 (data_out_2.json):
# {
#     "dia": 24,
#     "mes": 1,
#     "any": 2023,
#     "mes_referencia": 12,
#     "any_referencia": 2022,
#     "calendari_nom": "CCC"
# }
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代码解析:

  1. import json 和 import os: 导入处理JSON和文件路径的模块。
  2. split_json_file 函数: 封装拆分逻辑,提高可重用性。
  3. 创建输出目录: os.makedirs(output_dir) 确保目标目录存在。
  4. 读取输入文件: 使用 with open(input_filepath, "r", encoding="utf-8") as f_in: 以只读模式打开文件,并指定UTF-8编码
  5. 加载JSON数据: data = json.load(f_in) 将文件内容解析为Python对象(预期是一个列表)。
  6. 验证数据类型: 检查 data 是否为列表,以确保可以按预期迭代。
  7. 遍历并写入:
    • enumerate(data, 1) 用于迭代列表中的每个元素,并同时提供一个从1开始的索引 i。
    • output_filename = os.path.join(output_dir, f"data_out_{i}.json") 构建每个输出文件的完整路径和名称。
    • with open(output_filename, "w", encoding="utf-8") as f_out: 以写入模式打开新的文件。
    • json.dump(item, f_out, indent=4, ensure_ascii=False) 将当前的Python字典 item 序列化为JSON格式并写入到新文件中。indent=4 使输出的JSON格式化,更易读;ensure_ascii=False 确保非ASCII字符(如中文)能正常显示。
  8. 错误处理: 使用 try-except 块捕获 FileNotFoundError 和 json.JSONDecodeError,提升程序的健壮性。

场景二:从字符串变量读取JSON数据并拆分

有时,JSON数据可能不是来自文件,而是以字符串的形式存在于Python变量中(例如,从网络API获取的响应)。

示例JSON字符串 (json_output) 内容:

json_output = """\
[
{"any": 2023},
{
"dia": 24,
"mes": 1,
"any": 2023,
"mes_referencia": 12,
"any_referencia": 2022,
"calendari_nom": "CCC"
},
{
"dia": 4,
"mes": 12,
"any": 2023,
"mes_referencia": 10,
"any_referencia": 2023,
"calendari_nom": "FFF"
},
{
"dia": 4,
"mes": 1,
"any": 2023,
"mes_referencia": 0,
"any_referencia": 2022,
"calendari_nom": "GAS",
"periode_ref": "TT"
},
{
"dia": 3,
"mes": 10,
"any": 2023,
"mes_referencia": 0,
"any_referencia": 2023,
"calendari_nom": "GAS",
"periode_ref": "22"
}
]"""
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Python 代码实现:

import json
import os

def split_json_string(json_string_data, output_dir="output_json_files_from_string"):
    """
    将包含JSON对象数组的字符串数据拆分为多个独立文件。

    Args:
        json_string_data (str): 包含JSON数据的字符串。
        output_dir (str): 存储拆分后文件的目录。
    """
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
        print(f"创建输出目录: {output_dir}")

    try:
        data = json.loads(json_string_data)

        if not isinstance(data, list):
            print("警告:输入JSON字符串的根元素不是一个列表,无法按预期拆分。")
            return

        print("开始拆分JSON字符串数据...")
        for i, item in enumerate(data, 1):
            output_filename = os.path.join(output_dir, f"data_out_{i}.json")
            with open(output_filename, "w", encoding="utf-8") as f_out:
                json.dump(item, f_out, indent=4, ensure_ascii=False)
            print(f"已生成文件: {output_filename}")
        print("所有JSON对象已成功拆分为独立文件。")

    except json.JSONDecodeError:
        print("错误:输入的字符串不是一个有效的JSON格式。")
    except Exception as e:
        print(f"发生未知错误: {e}")

# 定义JSON字符串
json_string_data_example = """\
[
{"any": 2023},
{
"dia": 24,
"mes": 1,
"any": 2023,
"mes_referencia": 12,
"any_referencia": 2022,
"calendari_nom": "CCC"
},
{
"dia": 4,
"mes": 12,
"any": 2023,
"mes_referencia": 10,
"any_referencia": 2023,
"calendari_nom": "FFF"
}
]"""

# 调用函数进行拆分
split_json_string(json_string_data_example)
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代码解析: 此场景与从文件读取的主要区别在于使用了 json.loads() 函数。

  • json.loads(json_string_data): 这个函数用于将JSON格式的字符串解析为Python对象。 其余的文件写入和迭代逻辑与场景一完全相同。

注意事项

  1. JSON根元素类型: 本教程的方法适用于JSON文件的根元素是一个数组([...])的情况。如果根元素是单个对象({...}),则没有可迭代的子对象进行拆分。
  2. 文件名生成: 示例中使用 f"data_out_{i}.json" 来生成唯一的文件名。在实际应用中,您可能需要根据JSON对象中的某个特定字段来命名文件,例如 item['id']。
  3. 错误处理: 务必包含 try-except 块来处理文件不存在、JSON格式错误等异常情况,提高程序的健壮性。
  4. 编码: 在读写文件时,明确指定 encoding="utf-8" 是一个好习惯,尤其是在处理包含非ASCII字符(如中文)的数据时,可以避免乱码问题。
  5. 内存管理: 对于包含数百万甚至数十亿个JSON对象的大型文件,一次性将整个文件加载到内存中(json.load() 或 json.loads())可能会导致内存溢出。在这种情况下,您可能需要考虑使用流式JSON解析库(如 ijson)来逐个读取JSON对象,而不是一次性加载全部数据。
  6. 输出目录: 始终确保输出目录存在,或在代码中自动创建,以避免 FileNotFoundError。

总结

通过Python的json模块,我们可以非常方便地将包含JSON对象数组的文件或字符串数据拆分为多个独立的JSON文件。无论是从磁盘文件加载还是从内存中的字符串加载,核心思想都是将JSON数据解析为Python列表,然后遍历该列表,将每个字典对象单独序列化并保存。结合适当的错误处理和文件命名策略,这种方法是处理和管理大量结构化JSON数据的有效手段。

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