pythonjson文件比较（Python中几种常用json库性能对比）

pythonjson文件比较（Python中几种常用json库性能对比）import time import pickle import yajl try: import cjson except ImportError: cjson = None try: import simplejson except ImportError: simplejson = None try: import ujson except ImportError: ujson = None try: import json except ImportError: json = None default_data = { "name": "Foo" "type": "Bar" "count": 1 "info": { "x": 203 "y": 102 } } def ttt(f data=None x=100 * 10000): sta

无论是在Web开发还是服务端开发，json格式都是相当常见的数据传输格式，一般情况下我们对于json的解析构造性能并不需要太多关心，除非是数据量很大或者性能要求较高的系统交互中。

在Python中json的序列化与反序列化有很多库，具体选择使用哪一个，或者哪一个速度更快呢？下面我们对5种常见的库进行对比：

• ujson
• yajl
• cjson
• simplejson
• stdlib json

测试方式：

测试结论：

• 1.stdlib json也就是内置的json.dumps外，其他都是第三方包。
• 2.数据量较少时，速度几乎没有区别，无所谓选择哪一个。
• 3.数据量大的情况下，ujson的总体表现最好，但序列化不如yajl

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在django中，如果只是response一个json对象，可以直接使用JsonResonse

用法为：

>>> from django.http import JsonResponse >>> response = JsonResponse({'Foo': 'bar'}) >>> response.content '{"foo": "bar"}'

默认采用内置stdlib方式进行json格式化后返回。如果数据不多，着实方便(django1.7引入)

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以上测试代码来自rtyler 在其基础上新增了ujson

import time import pickle import yajl try: import cjson except ImportError: cjson = None try: import simplejson except ImportError: simplejson = None try: import ujson except ImportError: ujson = None try: import json except ImportError: json = None default_data = { "name": "Foo" "type": "Bar" "count": 1 "info": { "x": 203 "y": 102 } } def ttt(f data=None x=100 * 10000): start = time.time() while x: x -= 1 foo = f(data) return time.time() - start def profile(serial deserial data=None x=100 * 10000): if not data: data = default_data squashed = serial(data) return (ttt(serial data x) ttt(deserial squashed x)) def test(serial deserial data=None): if not data: data = default_data assert deserial(serial(data)) == data contenders = [ ('yajl' (yajl.Encoder().encode yajl.Decoder().decode)) ] if cjson: contenders.append(('cjson' (cjson.encode cjson.decode))) if simplejson: contenders.append(('simplejson' (simplejson.dumps simplejson.loads))) if json: contenders.append(('stdlib json' (json.dumps json.loads))) if ujson: contenders.append(('ujson' (ujson.dumps ujson.loads))) for name args in contenders: test(*args) x y = profile(*args) print("%-11s serialize: %0.3f deserialize: %0.3f total: %0.3f" % ( name x y x y))