Python中三个json组件的安装方式

Python中三个json组件的安装方式

pip install python-rapidjson

$ pip install simplejson

自己测试了一个 ujson 和 rapidjson 与 Python json 库的 dumps（） 的性能，simpejson 不太考虑了。测试代码如下

num = int（sys.argv［1］）lib = sys.argv［2］

print（time（） - start）

执行 python 1000|10000|100000|1000000 json|ujson|rapidjson， 试结果统计如下（数字为不同情况下的耗时）：

基本上测试的性能和 Benchmark of Python JSON libraries 中的是一致的。从原文中截取了两张图如下：

在 UltraJSON 的 Github 项目页面中也有对比 ujson， nujson， orjson， simplejson， json 的 Benchmarks。其中列出的 orjson（pip install orjson） 和 nujson（pip install nujson， Fork 了 UltraJSON 来支持 Numpy 序列化的） 性能表现上不错，orjson 表现上比 ujson 还更为卓越。

看到了 orjson 后，赶紧做个对比测试，在上面的 test.py 代码中再加上

elif lib == ‘orjson’： import orjson orjson.dumps（items）

再列出完整的对比数据

继续翻看 orjson 的 Github 主页面 ijl/orjson， 它既非用 C 也不是用 C++ 写的，而是 Rust 语言，真是让我眼前一亮，Rust 程序运行速度真的能与 C/C++ 相媲美的。写到这里我要开始改变当初只认 ujson 的主意了，orjson 或许是更佳的选择， 本文的标题也由最初拟定的 “Python 处理 JSON 必要时我选择 ujson（UltraJSON）” 变成了 “Python 处理 JSON 必要时我选择 ujson 和 orjson”。这也是写博客时，尽可能收集更多的素材多的魅力。

补充一下，orjson 的 dumps（） 函数使用略有不同，不再用 indent 参数，并且返回值是 bytes，所以格式化成字符串的写法如下

import orjson

json_str = orjson.dumps（record， option=orjson.OPT_INDENT_2）.decode（）

》》》 import ujson》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}）’{“a”：1，“b”：2}‘

》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}， indent=0）’{“a”：1，“b”：2}‘

》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}， indent=1）’{

“a”： 1，

“b”： 2

}‘

》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}， indent=2）’{

“a”： 1，

“b”： 2

}‘

》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}， indent=8）’{

“a”： 1，

“b”： 2

}‘

indent 大于 1 时都当作 1。

换回到 ujson 2.0.3 版本时没问题

》》》 import ujson》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}， indent=2）’{

“a”： 1，

“b”： 2

}‘

》》》 ujson.dumps（{’a‘： 1， ’b‘： 2}， indent=8）’{

“a”： 1，

“b”： 2

}‘

在这个问题未解决之前就暂时用 pip install ujson==2.0.3 安装 ujson 2.0.3 吧，但是这个版本无法序列化 datetime 类型。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。