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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
{
"users": [
{
"id": 1,
"name": "Alice"
},
{
"id": 2,
"name": "Bob"
}
]
}
或:
json
[
{
"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
{"id": 1, "name": "Alice"}
{"id": 2, "name": "Bob"}
{"id": 3, "name": "Charlie"}
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
- 解析 JSON
python
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)
- 解析 JSONL
python
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。