面试题：Python大规模数据存储格式转换及性能优化

实现思路

内存限制处理：
- 由于JSON文件很大，不能一次性读入内存。可以采用逐行读取JSON数据的方式。Python的json模块提供了loads函数，可以对单行JSON数据进行解析。
- 对于多层嵌套的结构，在解析时逐步处理。例如，当遇到字典或列表时，递归处理其内部元素。
- 在将数据转换为Parquet格式时，使用分块的方式。可以根据内存情况，每次处理一定数量的解析后的JSON数据块，将其转换为适合Parquet写入的格式，然后写入Parquet文件。
性能优化：
- 利用多线程或多进程来加速JSON解析和Parquet写入过程。例如，在解析JSON数据时，可以将不同部分的数据分配给不同的线程或进程进行解析。
- 对数据进行预处理，减少不必要的转换操作。比如，提前确定数据类型，避免在写入Parquet时频繁进行类型推断。
- 使用高效的Python库，如fastparquet或pyarrow，pyarrow通常性能更好且功能更全面，这里以pyarrow为例。

核心Python代码片段

import json
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq


def json_to_parquet(json_file_path, parquet_file_path):
    # 定义一个函数来递归处理嵌套的JSON结构
    def process_json_obj(obj):
        if isinstance(obj, dict):
            return {k: process_json_obj(v) for k, v in obj.items()}
        elif isinstance(obj, list):
            return [process_json_obj(item) for item in obj]
        else:
            return obj


    batch_size = 1000  # 每次处理的数据量
    json_data_list = []
    with open(json_file_path, 'r') as f:
        for i, line in enumerate(f):
            json_obj = json.loads(line)
            processed_obj = process_json_obj(json_obj)
            json_data_list.append(processed_obj)
            if (i + 1) % batch_size == 0:
                table = pa.Table.from_pylist(json_data_list)
                pq.write_table(table, parquet_file_path, append=(i > 0))
                json_data_list = []
    if json_data_list:
        table = pa.Table.from_pylist(json_data_list)
        pq.write_table(table, parquet_file_path, append=True)

你可以使用以下方式调用函数：

json_file_path = 'large_file.json'
parquet_file_path = 'converted_file.parquet'
json_to_parquet(json_file_path, parquet_file_path)

上述代码逐行读取JSON文件，递归处理嵌套结构，以一定的批量大小将数据转换为Parquet格式并写入文件。注意，实际应用中可能需要根据JSON数据的具体结构和内存情况调整batch_size等参数。

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面试题：Python大规模数据存储格式转换及性能优化

知识考点

面试题答案

实现思路

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