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。

JSON 文件：

JSONL 文件：

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 –

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。

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：

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。