4m的json数据

最近，我们在处理一份4m的JSON数据。这份数据是来自于一个电商网站的用户评论数据，包含了用户评论的时间、评论内容、评价星级、用户ID、产品ID等信息。

这份4m的数据，在我们的程序中需要被频繁地读取和操作，因此我们需要对它进行一些处理。首先，在读取数据的时候，我们需要使用一些特殊的工具库，比如Python中的json库，来将JSON数据转换为程序可以操作的数据结构。以下是我们使用Python读取该JSON数据的代码：

import json

with open('data.json','r',encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

我们将这份数据读入到了名为“data”的变量中。这份数据的结构非常简单，每一个元素都是一个字典，字典内的键值对分别对应了用户评论的各项信息。以下是这份数据的一个示例：

[
    {
        "time": "2021-07-08 18:09:28","content": "非常好用，值得购买！","star": 5,"user_id": "123456","product_id": "789012"
    },{
        "time": "2021-07-08 18:11:39","content": "这个产品有点失望，不太好用！","star": 2,"user_id": "654321",……
]

这份数据中包含了众多用户的评论，我们需要对这些评论进行分析和处理。比如，我们可以按照评价星级将评论分组，计算每个星级的评论数量和平均评分。以下是我们进行分组的代码：

from collections import defaultdict

grouped_data = defaultdict(list)
for d in data:
    grouped_data[d['star']].append(d)

我们使用了Python的一个工具库——collections。将数据以星级进行分组后，我们可以进行各种统计计算，并将结果输出。这份4m的数据虽然很庞大，但我们可以通过合理的代码和算法，成功地对其进行处理。