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灵宝网站建设,专业做网站,自己建设自己的网站,企业管理软件a6Python中的JSON工具库 普通玩家:json与simplejson1、json2、simplejson 高性能玩家:orjson、ujson与rapidjson1、性能 PK(序列化与反序列化)2、基本使用 PK(序列化与反序列化) Python对JSON非常友好&#x…

Python中的JSON工具库

    • 普通玩家:json与simplejson
      • 1、json
      • 2、simplejson
    • 高性能玩家:orjson、ujson与rapidjson
      • 1、性能 PK(序列化与反序列化)
      • 2、基本使用 PK(序列化与反序列化)


Python对JSON非常友好,很多时候dict类型在形式上看起来就是JSON,而内置的json库通过loads()dumps()两组方法恰当好处地将两者合二为一,以至于绝大多数时候没有必要去考虑引入一个新的方式来处理JSON。当然,Python社区是不会满足于大多数情况的,本文将从大多数情况的使用开始介绍一下Python中各种优秀的JSON工具库。

普通玩家:json与simplejson

1、json

json是Python内置标准库,开箱即用。json库也非常简单,就两组序列化(编码)、反序列化(解码)方法,下面我们来详细介绍它的使用。

基本使用

  1. Python对象与JSON字符串的互相转化:
data = {"name": "Alice", "age": 30, "is_active": True}# json.dumps将 Python 对象转为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # {"name": "Alice", "age": 30, "is_active": true}# json.loads将JSON 字符串转为 Python 对象
parsed = json.loads(json_str)
print(parsed["name"])  # Alice

以下是Python 类型与JSON 类型的转化对照,注意json 库无法直接处理datetime, Decimal, UUID 等常用内建类型以及自定义类对象。

Python 类型JSON 类型
dictobject
list, tuplearray
strstring
int, floatnumber
True / Falsetrue / false
Nonenull
  1. JSON文件的读取与写入:
#json.dump写入 JSON 到文件
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, indent=2)#json.load从文件读取 JSON
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:loaded = json.load(f)
print(loaded["age"])  # 30

注意json 库处理超大 JSON 文件时(如 GB 级),json.load() 会一次性读取内存,效率低甚至崩溃。

进阶使用

  1. 通过配置参数来优化输出JSON字符串:
json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, indent=None, sort_keys=False)

具体参数说明:

参数名说明
indent=2美化输出(缩进)
sort_keys=True字典按 key 排序输出
ensure_ascii=False输出非 ASCII 字符(如中文)
default=function自定义无法序列化对象的处理方式
  1. 使用 default 参数实现自定义对象的支持:
from datetime import datetimeclass User:def __init__(self, name):self.name = nameself.created = datetime.now()u = User("Alice")def encode_user(obj):if isinstance(obj, User):return {"name": obj.name, "created": obj.created.isoformat()}if isinstance(obj, datetime):return obj.isoformat()raise TypeError("Not serializable")print(json.dumps(u, default=encode_user, indent=2))

2、simplejson

simplejson 是 Python 的一个第三方 JSON 库,是标准库 json 的超集,提供更强大的功能与兼容性。它最初就是标准库 json 的前身,所以用法非常相似,但提供了更多扩展选项(如精度控制、Decimal 支持、自定义编码等)。
安装

pip install simplejson

基本使用
simplejson也包含了loads\load,dumps\dump两组序列化(编码)、反序列化(解码)方法,且使用方法与内置的json库一模一样,在此不再赘述。

进阶使用
使用 Decimal 类型,simplejson支持Decimal类型的序列化与反序列化:

from decimal import Decimaldata = {'price': Decimal('19.99')}# 支持 Decimal(不会强制转 float)
json_str = json.dumps(data, use_decimal=True)
print(json_str)  # {"price": 19.99}# 正确解析为 Decimal
parsed = json.loads(json_str, use_decimal=True)
print(type(parsed['price']))  # <class 'decimal.Decimal'>

使用参数,simplejson中支持更加灵活的参数配置:

json.dumps(obj,skipkeys=False,ensure_ascii=True,check_circular=True,allow_nan=True,cls=None,indent=None,separators=None,default=None,use_decimal=True,namedtuple_as_object=True,tuple_as_array=True,bigint_as_string=False,sort_keys=False
)

自定义对象序列化,如果对象实现了 .for_json() 方法,simplejson 会自动调用它:

class User:def __init__(self, name):self.name = namedef for_json(self):return {'user': self.name}user = User("Alice")
print(json.dumps(user))  # {"user": "Alice"}

高性能玩家:orjson、ujson与rapidjson

对于高性能玩家来说,Python社区中主要有orjsonujsonrapidjson三大性能库。其中orjson使用Rust实现,使用了 SIMD 和零拷贝,专为性能而生;ujson则是C 实现,主打轻量级;而rapidjson基于C++ 实现,属于功能和性能的平衡型选手。下面是三大性能库的具体使用PK。

1、性能 PK(序列化与反序列化)

我们基于下列代码对orjsonujsonrapidjson进行了性能测试,

import orjson, ujson, rapidjson, json
import timedata = [{"id": i, "name": f"user{i}", "active": True, "score": i * 0.5} for i in range(100000)]def test(lib, dumps_func, loads_func):t1 = time.time()s = dumps_func(data)t2 = time.time()obj = loads_func(s)t3 = time.time()print(f"{lib}: dumps={t2 - t1:.4f}s, loads={t3 - t2:.4f}s")test("orjson", orjson.dumps, orjson.loads)
test("ujson", ujson.dumps, ujson.loads)
test("rapidjson", rapidjson.dumps, rapidjson.loads)
test("json", json.dumps, json.loads)

基于 10 万条数据的序列化(dumps)和反序列化(loads)性能测试结果(单位:秒,越低越好),大致可以得到一个这样的结果:

库名dumps 时间loads 时间总体性能评价
orjson🥇 最快(~0.09s)🥇 最快(~0.08s)🚀🚀🚀 超高速
ujson次快(~0.13s)次快(~0.12s)🚀🚀 快
rapidjson稍慢(~0.18s)稳定(~0.15s)🚀 中等
json(内置)🐢 ~0.27s🐢 ~0.23s🐢 慢

2、基本使用 PK(序列化与反序列化)

在基本的序列化与反序列化操作上,orjsonujsonrapidjson都保持了json库的简洁:

# orjson
import orjson
orjson.dumps({'x': 1})             # → b'{"x":1}'
orjson.loads(b'{"x":1}')           # → {'x': 1}# ujson
import ujson
ujson.dumps({'x': 1})              # → '{"x":1}'
ujson.loads('{"x":1}')             # → {'x': 1}# rapidjson
import rapidjson
rapidjson.dumps({'x': 1})          # → '{"x":1}'
rapidjson.loads('{"x":1}')         # → {'x': 1}

当然,在细节上它们仍有以下区别:

用法orjsonujsonrapidjson
序列化orjson.dumps(data) → bytesujson.dumps(data) → strrapidjson.dumps(data) → str
反序列化orjson.loads(bytes/str)ujson.loads(str)rapidjson.loads(str)
注意点返回 bytes,需 .decode()无 datetime 支持返回 str,兼容性强

另外它们对高级类型的支持情况也大相径庭:

功能特性orjsonujsonrapidjson
✅ 支持 datetime✅ ISO 格式✅ 可配置格式
✅ 支持 Decimal⚠️ 转为 float✅ 原生支持
✅ 自定义对象序列化✅ 支持 default✅ 支持 default
✅ 精度控制(float、NaN)✅ option= 参数✅ 多选项支持
✅ 缩进与格式化输出✅(有)✅ indent 参数
✅ 输出类型bytesstrstr

总体而言,对于高性能玩家来说orjson是一个不错的选择,它有着比json标准库更好的性能,同时也支持更多的高级类型。

http://www.ds6.com.cn/news/13726.html

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