Python/ django: “🐍 Простые фишки парсинга в Python 1️⃣ Парсинг больших JSON-файлов без…”

🐍 Простые фишки парсинга в Python

1️⃣ Парсинг больших JSON-файлов без загрузки в память


import ijson

with open("big.json", "r") as f:
    for item in ijson.items(f, "records.item"):
        print(item)  # потоковый парсинг, не держим всё в памяти

2️⃣ HTML-парсинг с поддержкой XPath через lxml


from lxml import html

doc = html.fromstring("<div><span>Hello</span></div>")
print(doc.xpath("//span/text()")[0])  # Hello

3️⃣ Парсинг логов с регулярками и именованными группами


import re

line = '2025-08-23 12:10:45 [INFO] User=egor Action=login'
pattern = r'(?P<date>\d{4}-\d{2}-\d{2}) .* User=(?P<user>\w+) Action=(?P<action>\w+)'
m = re.search(pattern, line)
print(m.groupdict())  
# {'date': '2025-08-23', 'user': 'egor', 'action': 'login'}

4️⃣ Парсинг YAML c поддержкой типов


import yaml

data = yaml.safe_load("""
user: egor
active: true
age: 30
""")
print(data)  # {'user': 'egor', 'active': True, 'age': 30}

5️⃣ Парсинг бинарных данных (struct)



import struct

raw = b"\x01\x00\x00\x00\x2A\x00"
id, value = struct.unpack("<iH", raw)
print(id, value)  # 1 42

6️⃣ Парсинг HTML-таблиц напрямую в DataFrame (pandas)



import pandas as pd

url = "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_GDP_(nominal)"
tables = pd.read_html(url)
print(tables[0].head())  # первая таблица со страницы

🔥 Эти методы позволяют эффективно парсить большие JSON, бинарные форматы, HTML с XPath, YAML и даже таблицы прямо в pandas.
Используйте их, если обычных инструментов уже не хватает.