Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson


Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson文章插图
在 Python 使用用 json.dumps(data)时突然发现特别慢 , data本身不大 , 但是一个包含很多元素的列表 , 所以促使本人寻找一个替代的 JSON 处理库 。 大概对比了一个 ujson(UtltraJSON), python-rapidjson(RapidJSON) 和 Python 自带的 json 库 。 还有一个 simplejson 是为兼容 Python 2.6 以前用的(json 是 Python 2.6 新加入的 API) , 性能有些差 。
基本上姜还是老的辣 , 想要收获更好的性能 , 还得仰赖传统的 C/C++ 语言 , ujson 是用纯 C 写的 , RapidJSON 是 C++ 写的 , 后者还是十美分的开源产品 。 json, ujson, rapidjson 三者 loads方法的性能差别不太明显 , 但dumps大对象时 Python 自带的 json 库就要考验用户的耐心了 。
注:最开始本来认定了 ujson 为最佳选择, 所以先从 usjon 和 rapidjson 切入的 , 后来写作本文的过程中 , 从 usjon 的自我介绍中发现了 Rust 写的 orjson 很显眼 , 才加入了 orjson 的测试 , 看来 orjson 更值得拥有 。
以上三个 json 组件的安装方式分别为
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
# test.pyfrom time import timeimport sysimport stringnum = int(sys.argv[1])lib = sys.argv[2]items = for i in range(num): items.append({c:c for c in string.ascii_letters})start = timeif lib == 'ujson': import ujson ujson.dumps(items)elif lib == 'rapidjson': import rapidjson rapidjson.dumps(items)else: import json json.dumps(items)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):
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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:
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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
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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 orjsonjson_str = orjson.dumps(record, option=orjson.OPT_INDENT_2).decode另外 , 在使用 ujson 时碰到的一个 bug 也顺便记录在此 , 就不立新篇了 , 反正现在找东西都不太看标题 , 而是 Google 到其中的内容 。 ujson 3.0.0 和 3.1.0 版本的 dumps的 indent 参数工作不正常 , 有个未关闭的 ticket'indent' parameter for dumps doesn't indent properly in 3.0.0 #415 。 比如使用 ujson 3.1.0 时的现像是
>>> 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)'{\n "a": 1,\n "b": 2\n}'>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=2)'{\n "a": 1,\n "b": 2\n}'>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=8)'{\n "a": 1,\n "b": 2\n}'【Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson】