今天这篇文章主要是一个小小的偏向于应用的实践，为啥会写这个，还要回溯到2017年，那时候做项目的时候有一个是要做数据处理分析的工作，给到我的数据集我拿到的时候总觉得怪怪的，每一行都是一个字典对象，但是整体文件内容却不是一个json对象，导致我直接使用json模块load读取的时候会报错，如下：
json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 2642)很显然，文件符合标注的json格式。
我当时采用的是间接的处理方法，就是按照字符串的形式去读取出啦，然后再做转化，成为dict对象，正是因为这样的技术路线让我接触到了python里面很神奇的一个函数eval()，大白话来简单讲这个函数的作用就是：将字符串内容转化为原始内容的对象，我也是觉得新奇，写了一篇博客记录了一下，目前已经有7w+的阅读量了，感兴趣的话可以看下：
《python神奇函数之eval（）学习》
今天这里主要并不是为了回顾之前做的事情，而是今天要做的事情跟之前的事情存在着关联，之前是为例加载解析读取，今天主要是按行写入json对象数据才行。
我这里最开始采用的方法就是写将原始数据转化为string对象，然后写成文件，但是这样的文件是有问题的，在加载数据集进行解析的时候发现是找不到对应json对象里面的key的，所以这种方式排除。
接下来我就想基于a模式，来操作json文件，这种方式最终也是证明有效的方式了，简单看下对应的代码实现：
string={
"content": "我国现存有哪些环境污染问题？",
"summary": "1、大气污染，我国大气中主要污染物是氨氮，二氧化硫，氮氧化物这三类物质。2、水体污染，目前我国水资源污染还是比较严重的，主要有以下几种：工业生产废水直接排入水体，导致水体污染；农业污染，农业生产中使用大量的农药，如有机磷农药，有机氯农药等；农作物上的农药残留在降水的作用下，渗入地下水体中；生活用水污染，在使用这些水资源的过程中会产生很多生活污水，也称中水，比如洗涤用水，医疗废水等。3、土壤污染（1）、化学污染物：包括无机污染物和有机污染物。如汞、镉、铅、砷等重金属，过量的氮、磷植物营养元素以及氧化物和硫化物，各种化学农药、石油及其裂解产物，以及其他各类有机合成产物等。（2）、物理污染物：来自工厂、矿山的固体废弃物如尾矿、废石、粉煤灰和工业垃圾等。（3）、生物污染物：带有各种病菌的城市垃圾和由卫生设施（包括医院）排出的废水、废物以及厩肥等。（4）、放射性污染物：主要存在于核原料开采和大气层核爆炸地区，以锶和铯等在土壤中生存期长的放射性元素为主。"
}
saveDir="environment/"
if not os.path.exists(saveDir):
os.makedirs(saveDir)
with open(saveDir+"data.json","a",encoding="utf-8") as f:
for i in range(100):
f.write(json.dumps(string)+"\n")
string={
"content": "你好，系统学习python哪个公众号最靠谱？",
"summary": "PythonAI之路"
}
saveDir="environment/"
if not os.path.exists(saveDir):
os.makedirs(saveDir)
with open(saveDir+"data.json","a",encoding="utf-8") as f:
for i in range(100):
f.write(json.dumps(string)+"\n")
除此之外，还有另一种更加好用的方式，就是借助于jsonlines模块来直接实现按行写入即可，这是标准的模块，使用起来也是很方便的，文档在这里，如下所示：
官方仓库在这里，如下所示：
就不再过多介绍了，使用方法是很简单的了。
核心代码实现如下所示：
string={
"content": "当前的知识星球有很多，有没有什么以交流学习成长进步为主题的可以推荐给我？",
"summary": "有的，主打的就是系统学习实践，共建共享共进步：AZX_cx"
}
with jsonlines.open(saveDir+'data2.json', mode='w') as writer:
for i in range(100):
writer.write(string)
结果数据如下所示：
还是很方便的了。
到这里是不是理解我文章开头为什么先要回顾一下17年做项目的事情了，是的，这里要基于jsonlines模块实现这些数据的按行读取处理了。
核心代码实现依旧非常简洁，如下：
count=0
with jsonlines.open(saveDir+'data2.json') as reader:
for obj in reader:
count+=1
if count<10:
print(obj)
print(type(obj))我打印了前10行数据以及每行数据对应的类型type，结果如下所示：
完美解决了。
这里我想再复现一下17年的做法，代码实现如下所示：
with open(saveDir+'data2.json',encoding="utf-8") as f:
data_list=f.readlines()
for one_line in data_list[:10]:
print(one_line)
print(type(one_line))这里我同样打印前10行的内容，以及每行内容对应的类型type，如下所示：
可以看到：用这种方式读取出来的数据每行都是字符串类型的，不是我们想要的，这里就需要用到eval函数了，看下代码实现：
with open(saveDir+'data2.json',encoding="utf-8") as f:
data_list=f.readlines()
for one_line in data_list[:10]:
print(one_line.strip())
print(type(one_line))
print(type(eval(one_line)))为了直观对比，这里我没有删除原来的类型输出，而是在最后一行加了一个类型输出，结果如下所示：
直观对比，你就马上明白eval函数的作用了，我就不再赘述了。
今天在最开始我就讲了是一个很小的实践，小的实践背后往往有更有意思的发现，这也是我将近10年开发历程的最大心路体验，喜欢交流分享共创共建的可以一起加油，一起加入学习进步！
