jsonl与json区别

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前言

JSONL(JSON Lines) 和 JSON 都是 JSON(JavaScript Object Notation)格式的变体,但它们的结构和使用场景有所不同。


一、区别

特性 JSON JSONL
格式 整个文件是一个标准的 JSON 结构 每一行是一个独立的 JSON 对象
数据结构 [] 代表数组,{} 代表对象 纯文本,每行是一个 JSON 对象,不包含 []
解析方式 需要完整解析整个 JSON 可以逐行解析,每行都是一个独立的 JSON
适用场景 配置文件、小型数据存储 大规模数据处理、流式处理(日志、机器学习数据)
处理方式 一次性加载到内存 可逐行读取,节省内存

1.JSON 示例

JSON 文件通常是一个完整的对象或数组:

json 复制代码
{
  "users": [
    {
      "id": 1,
      "name": "Alice"
    },
    {
      "id": 2,
      "name": "Bob"
    }
  ]
}

或:

json 复制代码
[
  {
    "id": 1,
    "name": "Alice"
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Bob"
  }
]

这种格式必须整体解析,如果数据量过大,解析会占用大量内存。

2.JSONL 示例

JSONL(JSON Lines)格式是一种按行存储 JSON 对象的纯文本格式,每一行都是一个完整的 JSON 对象:

json 复制代码
{"id": 1, "name": "Alice"}
{"id": 2, "name": "Bob"}
{"id": 3, "name": "Charlie"}
复制代码
注意:JSONL 文件没有逗号,每行是独立的 JSON 对象,不是 JSON 数组!

JSONL 的特点

  • 支持流式处理:可以逐行读取,而不需要一次性加载整个文件。
  • 适合大规模数据:如日志处理、大规模数据存储(如 Elasticsearch、BigQuery)。
  • 易扩展:每行独立,便于追加和更新数据。

3.代码示例

  1. 解析 JSON
python 复制代码
import json

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)  # 一次性加载整个 JSON
    print(data)
  1. 解析 JSONL
python 复制代码
import json

with open("data.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        data = json.loads(line)  # 逐行解析
        print(data)

二、何时使用 JSONL?

使用场景 适合 JSON 适合 JSONL
配置文件
小规模数据存储
日志存储/分析
流式数据处理(如 Kafka)
机器学习训练数据
大规模数据(BigQuery, Elasticsearch)

总结

✅ JSON 适用于:结构化、小规模数据,一次性加载解析。

✅ JSONL 适用于:大规模数据、流式处理,每行是独立 JSON。

如果你的数据量很大,或者是日志流式数据(比如 RAG 应用存储检索数据),建议使用 JSONL。

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