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)
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))
