JSON解析是Python开发中经常使用的技术之一。但是，在处理大量JSON数据时，通常会遇到内存不足的问题。本文将介绍如何使用Pydantic模型来加载JSON数据，而不会耗尽内存。
在Python中，Pydantic是一个强大的数据验证库，可以帮助开发人员定义数据模型以及验证输入数据的有效性。通过使用Pydantic模型，我们可以在加载JSON数据时有效地管理内存。
当我们需要处理大型JSON文件时，通常会使用`json.load()`函数将整个文件加载到内存中。这可能会导致内存不足的问题，尤其是在处理大型文件时。相比之下，使用Pydantic模型，我们可以将JSON数据逐行加载，并在需要时转换为模型对象。
通过将JSON数据加载到Pydantic模型中，我们可以有效地处理大型JSON文件，而无需担心内存问题。此外，Pydantic还提供了许多其他功能，如数据验证和自动文档生成等。
总之，通过使用Pydantic模型来加载JSON数据，我们可以避免内存不足的问题，并且可以更加高效地处理大型JSON文件。让我们一起探索更多关于Pydantic模型的用途吧！
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