Python 處理 JSON 我選擇 ujson 和 orjson
json.dumps(data)?時突然發(fā)現(xiàn)特別慢，data?本身不大，但是一個包含很多元素的列表，所以促使本人尋找一個替代的 JSON 處理庫。大概對比了一個 ujson(UtltraJSON), python-rapidjson(RapidJSON) 和 Python 自帶的 json 庫。還有一個 simplejson 是為兼容 Python 2.6 以前用的(json 是 Python 2.6 新加入的 API)，性能有些差。loads()?方法的性能差別不太明顯，但?dumps()?大對象時 Python 自帶的 json 庫就要考驗用戶的耐心了。pipinstallujson pip install python-rapidjson
$ pip install simplejson
dumps()?的性能，simpejson 不太考慮了。測試代碼如下
python 1000|10000|100000|1000000 json|ujson|rapidjson, 試結(jié)果統(tǒng)計如下(數(shù)字為不同情況下的耗時)：
在 UltraJSON 的 Github 項目頁面中也有對比 ujson, nujson, orjson, simplejson, json 的 Benchmarks。其中列出的 orjson(pip install orjson) 和 nujson(pip install nujson, Fork 了 UltraJSON 來支持 Numpy 序列化的) 性能表現(xiàn)上不錯，orjson 表現(xiàn)上比 ujson 還更為卓越。
看到了?orjson?后，趕緊做個對比測試，在上面的 test.py?代碼中再加上
再列出完整的對比數(shù)據(jù)
繼續(xù)翻看 orjson 的 Github 主頁面 ijl/orjson, 它既非用 C 也不是用 C++ 寫的，而是 Rust 語言，真是讓我眼前一亮，Rust 程序運行速度真的能與 C/C++?相媲美的。寫到這里我要開始改變當(dāng)初只認 ujson 的主意了，orjson 或許是更佳的選擇, 本文的標題也由最初擬定的 “Python 處理 JSON 必要時我選擇 ujson(UltraJSON)” 變成了 “Python 處理 JSON 必要時我選擇 ujson 和 orjson”。這也是寫博客時，盡可能收集更多的素材多的魅力。
補充一下，orjson 的 dumps() 函數(shù)使用略有不同，不再用?indent?參數(shù)，并且返回值是 bytes，所以格式化成字符串的寫法如下
另外，在使用 ujson 時碰到的一個 bug 也順便記錄在此，就不立新篇了，反正現(xiàn)在找東西都不太看標題，而是 Google 到其中的內(nèi)容。ujson 3.0.0 和 3.1.0 版本的?dumps()?的 indent 參數(shù)工作不正常，有個未關(guān)閉的 ticket?'indent' parameter for?dumps?doesn't indent properly in 3.0.0 #415。比如使用 ujson 3.1.0?時的現(xiàn)像是
indent 大于 1 時都當(dāng)作 1。
換回到 ujson 2.0.3 版本時沒問題
在這個問題未解決之前就暫時用?pip install ujson==2.0.3?安裝 ujson 2.0.3 吧，但是這個版本無法序列化?datetime?類型。
原文鏈接：https://yanbin.blog/python-json-choose-ujson-if-necessary/
文章轉(zhuǎn)載：Python編程學(xué)習(xí)圈
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