猫头虎分享Python 编码转换库:处理 JSONL 编码格式转换的最佳实践

猫头虎分享Python 编码转换库:处理 JSONL 编码格式转换的最佳实践

在数据处理的过程中,编码转换是一个不可避免的重要环节。特别是当我们面对来自不同来源的数据时,确保数据的编码一致性对于数据的正确解析和处理至关重要。本文将介绍 Python 中常用的编码转换库,尤其是适用于 JSON Lines(JSONL)格式的数据处理,并推荐使用 jsonlines 库。

文章目录

  • 猫头虎分享Python 编码转换库:处理 JSONL 编码格式转换的最佳实践
  • 作者简介
    • 猫头虎是谁?
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  • 正文
    • 编码转换库一览
      • 1. **`codecs`**
      • 2. **`chardet`**
      • 3. **`ftfy`**
      • 4. **`jsonlines`**
      • 5. **`pandas`**
      • 6. **`ujson`**
      • 7. **`json`(标准库)**
      • 8. **`ijson`**
      • 9. **`iconv`(通过 `subprocess`)**
      • 10. **`io`(标准库)**
    • 总结
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作者简介


猫头虎是谁?

大家好,我是 猫头虎,猫头虎技术团队创始人,也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人COC西安城市开发者社区主理人,以及云原生开发者社区主理人,在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛,主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验,以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告

目前,我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台,全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎猫头虎博主

我希望通过我的分享,帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品,提升开发效率与体验。


猫头虎分享python


作者名片 ✍️

  • 博主猫头虎
  • 全网搜索关键词猫头虎
  • 作者微信号Libin9iOak
  • 作者公众号猫头虎技术团队
  • 更新日期2024年10月10日
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猫头虎分享PYTHON

正文


编码转换库一览

1. codecs

  • 简介:Python 标准库,适合基本的编码转换。
  • 适用场景:简单文件读取与写入,可处理文本或 JSONL 文件中的单行记录转换为 UTF-8。
  • 示例
    import codecswith codecs.open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:data = [line.strip() for line in file]
    

2. chardet

  • 简介:用于自动检测文件编码。
  • 适用场景:不确定 JSONL 数据编码时可先检测,之后进行转换。尤其适合处理来自外部数据源的 JSONL 数据。
  • 示例
    import chardetwith open("file.jsonl", "rb") as file:raw_data = file.read()encoding = chardet.detect(raw_data)['encoding']
    

3. ftfy

  • 简介:修复编码错误的库。
  • 适用场景:处理 JSONL 数据中出现的乱码,适合修复外部数据源中的编码问题。
  • 示例
    from ftfy import fix_textwith open("file.jsonl", "r") as file:fixed_data = [fix_text(line) for line in file]
    

4. jsonlines

  • 简介:专门用于处理 JSON Lines(JSONL)格式的库,支持读写和处理 JSONL 数据。
  • 适用场景:特别适合读取和写入 JSONL 格式文件,可以通过指定编码来进行格式转换,例如转换为 UTF-8。
  • 推荐理由jsonlines 提供了简洁易用的接口,支持逐行读取和写入,避免了将整个文件加载到内存中的问题,适合处理大数据量的 JSONL 文件。
  • 示例
    import jsonlineswith jsonlines.open("file.jsonl", mode="r", encoding="ISO-8859-1") as reader:data = [line for line in reader]with jsonlines.open("file_utf8.jsonl", mode="w", encoding="UTF-8") as writer:writer.write_all(data)
    

5. pandas

  • 简介:支持读取和写入 JSON 格式文件,可指定编码。
  • 适用场景:适合将 JSONL 数据加载到 DataFrame 中进行分析,然后输出为 UTF-8 编码。
  • 示例
    import pandas as pddf = pd.read_json("file.jsonl", lines=True, encoding="ISO-8859-1")
    df.to_json("file_utf8.jsonl", orient="records", lines=True, force_ascii=False)
    

6. ujson

  • 简介ujson(Ultra JSON)是高效的 JSON 解析库,支持多种编码。
  • 适用场景:处理大量 JSONL 数据的编码转换时,ujson 比标准库的 json 模块更快,适合性能要求较高的 JSONL 文件处理。
  • 示例
    import ujsonwith open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:data = [ujson.loads(line) for line in file]with open("file_utf8.jsonl", "w", encoding="UTF-8") as file:for item in data:file.write(ujson.dumps(item) + "\n")
    

7. json(标准库)

  • 简介:标准库中的 json 模块,支持 JSON 编码处理。
  • 适用场景:处理小型 JSONL 文件的编码转换,适合不需要第三方库的场景。
  • 示例
    import jsonwith open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:data = [json.loads(line) for line in file]with open("file_utf8.jsonl", "w", encoding="UTF-8") as file:for item in data:file.write(json.dumps(item) + "\n")
    

8. ijson

  • 简介:用于解析大型 JSON 文件的增量解析库。
  • 适用场景:处理大型 JSONL 文件时可以逐行解析,减少内存占用。适合大数据环境中需要转换编码的 JSONL 数据处理。
  • 示例
    import ijsonwith open("file.jsonl", "r", encoding="ISO-8859-1") as file:for line in ijson.items(file, "item"):# 逐行处理 JSONLprint(line)
    

9. iconv(通过 subprocess

  • 简介:操作系统层面的编码转换工具,适合处理大文件。
  • 适用场景:适合服务器环境下批量 JSONL 文件编码转换。
  • 示例
    import subprocesssubprocess.run(["iconv", "-f", "ISO-8859-1", "-t", "UTF-8", "file.jsonl", "-o", "file_utf8.jsonl"])
    

10. io(标准库)

  • 简介:提供文件缓冲和文本编码处理工具。
  • 适用场景:通过 io.TextIOWrapper 处理文件流时指定编码,适合流式处理 JSONL 数据。
  • 示例
    import iowith open("file.jsonl", "rb") as file:with io.TextIOWrapper(file, encoding="ISO-8859-1") as reader:data = [line.strip() for line in reader]
    

总结

在选择处理 JSONL 文件的编码转换库时,可以根据具体的需求和场景来进行选择。对于处理 JSONL 格式的文件,jsonlines 库以其高效、简洁的特性,成为了理想的选择。无论是逐行读取还是写入数据,jsonlines 都能够帮助你轻松实现编码转换,提升数据处理的效率。

希望这篇文章能帮助你更好地理解和选择适合的编码转换库!如果你有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言交流。


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