🔥Как быстро и эффективно работать с большими JSON-файлами

			json_data = [
    {"id": 1, "name": "Item 1"},
    {"id": 2, "name": "Item 2"},    …
    {"id": 3, "name": "Item 3"}
]
		

			async def update_json_array(json_data, api_base_url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for element in json_data:
            # Обновляем значение name, добавляя "Test" в начало
            element['name'] = "Test " + element['name']
            
            # Здесь формируем URL без ID, так как мы отправляем POST-запрос
            tasks.append(update_element(session, api_base_url, element))
        
        # Ждем завершения всех задач
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results
		

			async def update_element(session, api_base_url, element):
    # Отправляем POST запрос на создание нового ресурса
    async with session.post(api_base_url, json=element) as response:
        # Получаем и возвращаем ответ в виде JSON
        return await response.json()
		

			import asyncio
import json

api_base_url = "http://example.com/api/items"

# Асинхронный цикл
loop = asyncio.get_event_loop()
updated_results =  loop.run_until_complete(update_json_array(json_data, api_base_url))
		

			table = pa.Table.from_pandas(df)
		

			import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import ijson

input_file = 'large_file.json'
output_file = 'output.parquet'

# Список для хранения данных
rows = []

# Открываем JSON-файл и читаем его построчно
with open(input_file, 'r') as f:
    # Итерируем поэлементно
    for obj in ijson.items(f, 'item'):
        rows.append(obj)

        # Банчи по 1000 записей сохраняем в Parquet
        if len(rows) >= 1000:
            table = pa.Table.from_pylist(rows)
            # В режиме добавления
            pq.write_table(table, output_file, append=True)
            rows = []
		

			data = (7, 3.14, 10)
		

			b'\x07\x00\x00\x00\xc3\xf5H@\n\x00'
		

			[
    {
        "id": 1,
        "name": "Иван Иванов",
        "experience": {
            "years": 5,
            "projects": [
                {
                    "name": "Интернет-магазин",
                    "role": "Ведущий разработчик",
                    "technologies": ["PHP", "MySQL", "JavaScript"],
                    "description": "Разработка и поддержка интернет-магазина с высокой нагрузкой."
                },
                {
                    "name": "Корпоративный портал",
                    "role": "PHP-разработчик",
                    "technologies": ["PHP", "Laravel", "HTML", "CSS"],
                    "description": "Создание корпоративного портала для внутреннего использования."
                }
            ]
        },
        "skills": ["PHP", "MySQL", "Git", "HTML", "CSS"],
        "education": {
            "degree": "Бакалавр",
            "institution": "Национальный университет",
            "year": 2018
        },
        "location": "Москва",
        "contact": {
            "email": "ivan.ivanov@example.com",
            "phone": "+7 (999) 123-45-67"
        }
    },
    {
        "id": 2,
        "name": "Мария Петрова",
        "experience": {
            "years": 3,
            "projects": [
                {
                    "name": "Система управления задачами",
                    "role": "PHP-разработчик",
                    "technologies": ["PHP", "PostgreSQL", "Vue.js"],
                    "description": "Разработка веб-приложения для управления задачами внутри команды."
                }
            ]
        },
        "skills": ["PHP", "PostgreSQL", "JavaScript", "Git"],
        "education": {
            "degree": "Магистр",
            "institution": "Технический университет",
            "year": 2020
        },
        "location": "Санкт-Петербург",
        "contact": {
            "email": "maria.petrova@example.com",
            "phone": "+7 (999) 234-56-78"
        }
    }]
		

			import redis

r = redis.Redis(
    host = ,
    port = ,
    password = ,
)

# Функция преобразования данных в датафрейм
def read_redis_set_to_dataframe(redis_set_name):
    # Чтение всех элементов сета
    redis_set = r.smembers(redis_set_name)

    data = [json.loads(item) for item in redis_set] # Перевод строковых представлений словарей в объекты Python
    df = pd.DataFrame(data)

    return df

redis_set_name = 'candidates'

df = read_redis_set_to_dataframe(redis_set_name)