Tutorial: Working with Large Data Sets using Pandas and JSON in Python –
Tutorial: Working with Large Data Sets using Pandas and JSON in Python Working with large JSON datasets can be a pain, particularly when they are too large to fit into memory. In cases like this, a combination of command line tools and Python can make for an efficient way to explore and analyze the data. In this post, focused on learning python programming, we’ll look at how to leverage tools like
jq コマンドを使う日常のご紹介 - Qiita
jq コマンドとは http://stedolan.github.io/jq/ JSONから簡単に値を抜き出したり、集計したり、整形して表示したりできるJSON用のgrepとかawkみたいなコマンドです。 WebサービスがJSONを吐いたり、AWS CLIが JSON を吐いたりする現代社会で大変便利なコマンドです。 マニュアル だいたいここ読めばOK. http://stedolan.github.io/jq/manual/ あ、これで、終わってしまう。だけど気にせず進めます。 簡単な例 まず、空気をつかみましょう。 以下jqコマンドの記法を見ていきます。JSON { "hoge": "value" } があった場合、 . がルート {} を表します。.hoge で "value" を表現します。だいたいこんな感じです。 ただの整形 しばらく下記のJSONを例に進めます。itemsには配
JSON::Hatchet の構文解析子 - Tociyuki::Diary
CPAN モジュールを見て回っている限りでは Perl では構文解析子ジェネレータを使うまでもなく、LL(1) 文法で楽に構文を記述できる入れ子括弧テキストや、XML、JSON 程度なら、Perl で直書きする方がポピュラーな気がします。Ruby なら、LALR(1) 文法対応のコンパイラ・ジェネレータ Racc を使うのが楽でしょう。ANTLR は Python 優遇で、Perl5 と Ruby ポートは進んでいない印象を受けてますが、今はどうなのでしょう。 ⇒ Leo's Chronicle: 正規表現に見切りをつけるとき 正規表現の能力を超えるデータはどう扱えばいいのか？一番のお勧めは、ANTLRを使って字句解析(lexer)、構文解析(parser)するプログラムを生成する方法です。一昔前なら、lex/yacc、flex/bison, JavaCCなどしか選択肢がなかったのですが、
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