如何用Python处理JSON日志？

每次看到服务器日志里那些密密麻麻的JSON数据，我就忍不住想：这些结构化的数据简直就是为Python量身定做的！就拿我上周处理Speedtest日志的经历来说，Python处理JSON的便捷程度简直让人感动到想哭。

JSON模块：Python的内置瑞士军刀

刚开始处理JSON时，我还有点担心会不会很复杂，结果发现Python的json模块简直太好用了。那个经典的json.loads()和json.dumps()组合，基本上能满足日常80%的需求。不过得提醒一句，千万注意编码问题——我去年就因为忘记加ensure_ascii=False参数，在中文日志处理上栽过跟头。

处理异常数据的实战技巧

说起来你可能不信，实际项目中遇到的JSON很少是完全规范的。就像上周我分析的测速日志，有好几个文件的JSON格式都不完整。这时候try-except语句就派上大用场了。我的经验是，提前规划好数据清洗流程，对各种可能的异常情况做好预案，这样才能确保分析过程不会被意外中断。

try:
    with open('log.json') as f:
        data = json.load(f)
        # 数据处理逻辑
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON解析错误：{e}")
    # 错误处理逻辑

你们在处理JSON日志时遇到过什么奇葩的异常情况吗？我在评论区等你的分享！

优化性能的小诀窍

当数据量达到GB级别时，标准的JSON处理方法就会显得力不从心。这时候可以考虑使用ijson这样的流式解析库，它能够逐步解析JSON而不需要一次性加载整个文件。去年处理一个3GB的日志文件时，这个库救了我的命，内存使用量直接从爆表降到了可控范围。

顺便提一个很多新手会忽略的点：日志文件通常都带有时间戳，如果能充分利用Pandas的日期时间索引功能，后续的时间序列分析会轻松很多。这个技巧帮我省下了至少50%的数据预处理时间。