面试题：Python优化大规模JSON文件处理性能并实现增量更新

Question

假设你需要处理一个非常大的JSON文件（大小可能达到GB级别），文件内容是日志记录。现在要求在不一次性加载整个文件到内存的情况下，对文件中的数据进行处理，例如统计某些特定事件出现的次数，并实现对文件的增量更新（比如添加新的日志记录），请设计并实现一个高效的Python解决方案，同时阐述你在性能优化方面采取的策略和技术原理。

Answer 1

解决方案设计

1. 逐行读取JSON文件：使用Python的json模块和文件迭代器，逐行读取文件内容，避免一次性加载整个文件到内存。
2. 统计特定事件：在逐行读取过程中，解析JSON数据，并对特定事件进行计数。
3. 增量更新：对于增量更新，将新的日志记录追加到文件末尾。

代码实现

import json


def count_specific_events(file_path, specific_event):
    event_count = 0
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            try:
                data = json.loads(line)
                if data.get('event') == specific_event:
                    event_count += 1
            except json.JSONDecodeError:
                continue
    return event_count


def append_new_log(file_path, new_log):
    with open(file_path, 'a', encoding='utf-8') as file:
        file.write(json.dumps(new_log) + '\n')

性能优化策略及技术原理

1. 逐行读取：
   • 策略：使用文件迭代器逐行读取文件，每次只在内存中处理一行数据。
   • 原理：避免一次性将整个GB级别的文件加载到内存，极大地减少内存占用。每处理完一行，内存中的该行数据被释放，为后续行的处理腾出空间。
2. JSON解析：
   • 策略：在逐行读取的基础上，使用json.loads解析每一行的JSON数据。
   • 原理：json.loads可以高效地将字符串解析为Python对象，对于每一行独立解析，不会因为文件过大而导致解析困难。同时，在解析失败时（如遇到非JSON格式的行），使用try - except捕获异常并跳过该行，保证处理过程的连续性。
3. 增量更新：
   • 策略：以追加模式打开文件，将新的日志记录直接写入文件末尾。
   • 原理：追加模式不会影响文件原有内容，也不需要重新读取和写入整个文件，效率较高。新的日志记录以JSON字符串形式写入，并添加换行符，保持与原有日志记录格式一致。