python中5个json库的速度对比,你猜对了吗
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?
先上结果
json序列化与反序列化速度对比(按总时间排序:测试数据100 * 10000)
ujson | 序列化: 2.084 | 反序列化: 1.157 | 总时间: 3.241 |
---|---|---|---|
yajl | 序列化: 1.910 | 反序列化: 1.970 | 总时间: 3.880 |
cjson | 序列化: 3.305 | 反序列化: 1.328 | 总时间: 4.632 |
simplejson | 序列化: 10.279 | 反序列化: 4.658 | 总时间: 14.937 |
stdlib json | 序列化: 7.013 | 反序列化: 8.594 | 总时间: 15.607 |
其中,除了stdlib json也就是内置的json.dumps外,其他都是第三方包。数据量较少时,速度几乎没有区别,无所谓选择哪一个。数据量大的情况下,ujson的总体表现最好,但序列化不如yajl
而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"}'
默认采用内置方式进json格式化后返回。如果数据不多,着实方便(django1.7引入)
测试代码
import time
import pickle
import yajltry:import cjson
except ImportError:cjson = None
try:import simplejson
except ImportError:simplejson = None
try:import ujson
except ImportError:ujson = Nonetry:import json
except ImportError:json = Nonedefault_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 -= 1foo = f(data)return time.time() - startdef profile(serial, deserial, data=None, x=100 * 10000):if not data:data = default_datasquashed = serial(data)return (ttt(serial, data, x), ttt(deserial, squashed, x))def test(serial, deserial, data=None):if not data:data = default_dataassert deserial(serial(data)) == data
'''
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'''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))
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