在人工智能和大模型（LLM）快速发展的今天，处理实时生成的不完整JSON数据成为开发者的一大挑战。传统JSON解析器往往需要完整的数据才能工作，但大模型生成的数据可能逐块输出，甚至包含非标准语法。为此，一款全新的流式JSON解析器应运而生，支持实时增量解析、兼容非标准语法，并能随时返回当前解析状态，成为开发者处理动态JSON数据的利器。

核心功能：实时解析，部分数据也能用

这款解析器的设计目标明确：处理不完整、非标准、动态生成的JSON数据流。其核心功能包括：

1. 增量解析
   通过consume()方法持续接收数据块，逐步解析。即使数据流中断，也能通过get()方法获取当前已解析的JSON对象状态。例如，输入{"key": "val时，解析器会返回{'key': 'val'}，后续补充数据后自动更新。
2. 兼容非标准语法
   支持单引号字符串（如{'key': 'value'}）、未加引号的键名（如{key: "value"}），甚至能容忍部分控制字符。开发者无需预处理数据，解析器自动适配。
3. 错误恢复与鲁棒性
   若数据流中存在非法字符，解析器会丢弃无效前缀，从首个{开始解析。即使遇到语法错误，也能尝试恢复并提取有效对象。
4. 支持多种数据类型
   尽管设计需求仅限字符串和对象，但解析器扩展支持数字、布尔值、null及数组，满足复杂场景需求。

技术实现：双引擎驱动，高效与容错兼得

解析器采用“双引擎”策略，兼顾效率与容错能力：

1. 快速路径：标准JSON解析
   优先使用Python内置的json.raw_decode方法解析数据。若数据完整且符合标准，直接返回结果并清除已解析的缓冲区，时间复杂度为O(P)（P为对象长度）。
2. 容错路径：状态机逐字符解析
   当数据不完整或包含非标准语法时，启动自定义的IterativeStateMachine。该状态机逐字符扫描缓冲区，处理嵌套对象、数组、非标准键值对，并维护部分字符串值，时间复杂度为O(B')（B'为缓冲区长度）。
3. 缓冲区智能管理
   consume()方法自动转义非法控制字符（如\u0000），并拼接数据块。get()方法在解析后自动清理已处理的数据，确保内存高效利用。

应用场景：大模型、实时日志、非标数据

1. 大模型（LLM）输出解析
   LLM生成的JSON可能逐块输出且不完整，传统解析器无法处理。流式解析器可实时解析并返回当前状态，显著提升交互体验。
2. 实时日志处理
   日志文件常以流式写入，包含非标准格式（如未引用的键）。解析器能边接收边解析，支持快速检索关键信息。
3. 第三方API数据流
   部分API返回的数据可能存在语法偏差（如单引号字符串），解析器自动兼容，减少开发适配成本。

性能实测：低延迟，高吞吐

• 时间效率
• consume()方法仅需**O(k)**时间（k为新数据块长度）。
• get()方法在标准JSON下耗时O(P)，非标数据下为O(B')，满足实时性要求。
• 空间效率
  缓冲区仅暂存未解析的数据，解析完成后自动释放。在典型场景中，内存占用稳定可控。

代码示例：3步搞定流式解析

from streaming_json_parser import StreamingJsonParser  

# 初始化解析器  
parser = StreamingJsonParser()  

# 逐步输入数据块  
parser.consume('{"name": "Example", "data": {"val')  # 部分数据  
parser.consume('ue": "stream"}')                      # 补全数据  

# 获取解析结果  
result = parser.get()  
print(result)  # 输出：{'name': 'Example', 'data': {'value': 'stream'}}  

总结：开发者必备工具

这款流式JSON解析器凭借实时解析、兼容非标、高鲁棒性三大优势，成为处理动态数据流的理想选择。无论是大模型交互、实时日志分析，还是第三方数据集成，均可显著降低开发复杂度。项目已开源，支持一键安装与单元测试，立即体验高效解析的魅力！

# 安装与测试  
pip install -r requirements.txt  
pytest  

从此，JSON解析不再受限于数据完整性，流式处理触手可及！