Python 无法在数据流笔记本上的Jupyter笔记本中导入JsonPickle

我正在python中的

ApacheBeam

上构建一个管道，并使用

Dataflow

上的笔记本进行原型制作。在尝试加载JSON时，我意识到我与

beam.io.ReadFromText（file_pattern，coder=JsonCoder（））

一起使用的JSON编码器（基本上是

JSON.loads（）

）没有规范化JSON。这意味着集合中的一些列只是作为字符串嵌套的JSON

因此，为了规范化JSON，我决定使用

JsonPickle

。但是，即使在安装并重新启动内核之后，模块导入也不起作用。你能帮忙吗？当然，还有一种更好的方法可以规范化apachebeam世界上的JSON，请分享

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您是否可以使用默认的编码器并使用后续的

ParDo

来规范化/格式化转换生成的元素，而不是更改编码器以转换

ReadFromText

Coder

应被视为Beam runner序列化/反序列化转换生成的元素的一种方式。使用

编码器

格式化转换生成的元素是一种反模式。

根据，您需要按如下方式运行命令：

%pip install jsonpickle

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尝试在笔记本中运行：%pip安装jsonpickle@rmesteves工作得很卖力！我会把它贴出来作为回答是的，我遵循了你的方法。我使用

ParDo

来解组每一行，然后在pandas中使用JSON normalize来规范嵌套部分，转换数据帧并将其转换回JSON或dict，然后将其传输到管道。我仍然觉得这很奇怪。你对我的另一个困境也有答案吗？我认为在Apache Beam中规范JSON的最好方法是使用ParDo转换。有一个解析JSON的PTransform，但我不知道它是否适用于您的案例，实际上这是针对Java的。对于Python来说，它显然是不可用的