我已经看到许多项目使用simplejson模块而不是标准库中的json模块。此外,还有许多不同的simplejson模块。为什么要使用这些替代品,而不是标准库中的替代品?
simplejson
json
内置的json模块包含在Python 2.6中。任何支持Python <版本的项目;我需要一个退路。在许多情况下,该回退是simplejson。
json 是 simplejson,添加到stdlib。但由于json是在2.6中添加的,因此simplejson具有在更多Python版本(2.4+)上工作的优势。
simplejson的更新频率也高于Python,所以如果你需要(或想要)最新版本,最好使用simplejson本身,如果可能的话。
在我看来,一个好的做法是使用其中一种作为后备。
try: import simplejson as json except ImportError: import json
下面是Python json库的比较(现在已经过时了):
比较Python的JSON模块 (归档链接)
不管这个比较的结果如何,如果你使用的是Python 2.6,你应该使用标准库json。和. .否则还不如直接使用simplejson。
项目使用simplejson的另一个原因是内置json最初不包括它的C加速,所以性能差异是显而易见的。
simplejson模块比json快1.5倍(在我的计算机上,使用simplejson 2.1.1和Python 2.7 x86)。
如果你愿意,你可以试试基准测试:http://abral.altervista.org/jsonpickle-bench.zip 在我的电脑上,simplejson比cPickle快。我也想知道你的基准!< / p > 可能,正如Coady所说,simplejson和json之间的区别在于simplejson包含_speedps .c。 那么,为什么python开发者不使用simplejson呢?< / p >
我一直在测试json, simplejson和cjson。
http://pastie.org/1507411:
$ python test_serialization_speed.py -------------------- Encoding Tests -------------------- Encoding: 100000 x {'m': 'asdsasdqwqw', 't': 3} [ json] 1.12385 seconds for 100000 runs. avg: 0.011239ms [simplejson] 0.44356 seconds for 100000 runs. avg: 0.004436ms [ cjson] 0.09593 seconds for 100000 runs. avg: 0.000959ms Encoding: 10000 x {'m': [['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19], ['0', 1, '2', 3, '4', 5, '6', 7, '8', 9, '10', 11, '12', 13, '14', 15, '16', 17, '18', 19]], 't': 3} [ json] 7.76628 seconds for 10000 runs. avg: 0.776628ms [simplejson] 0.51179 seconds for 10000 runs. avg: 0.051179ms [ cjson] 0.44362 seconds for 10000 runs. avg: 0.044362ms -------------------- Decoding Tests -------------------- Decoding: 100000 x {"m": "asdsasdqwqw", "t": 3} [ json] 3.32861 seconds for 100000 runs. avg: 0.033286ms [simplejson] 0.37164 seconds for 100000 runs. avg: 0.003716ms [ cjson] 0.03893 seconds for 100000 runs. avg: 0.000389ms Decoding: 10000 x {"m": [["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19], ["0", 1, "2", 3, "4", 5, "6", 7, "8", 9, "10", 11, "12", 13, "14", 15, "16", 17, "18", 19]], "t": 3} [ json] 37.26270 seconds for 10000 runs. avg: 3.726270ms [simplejson] 0.56643 seconds for 10000 runs. avg: 0.056643ms [ cjson] 0.33007 seconds for 10000 runs. avg: 0.033007ms
我不得不不同意其他答案:内置的json库(在Python 2.7中)并不一定比simplejson慢。它也没有这个恼人的unicode错误。
下面是一个简单的基准:
import json import simplejson from timeit import repeat NUMBER = 100000 REPEAT = 10 def compare_json_and_simplejson(data): """Compare json and simplejson - dumps and loads""" compare_json_and_simplejson.data = data compare_json_and_simplejson.dump = json.dumps(data) assert json.dumps(data) == simplejson.dumps(data) result = min(repeat("json.dumps(compare_json_and_simplejson.data)", "from __main__ import json, compare_json_and_simplejson", repeat = REPEAT, number = NUMBER)) print " json dumps {} seconds".format(result) result = min(repeat("simplejson.dumps(compare_json_and_simplejson.data)", "from __main__ import simplejson, compare_json_and_simplejson", repeat = REPEAT, number = NUMBER)) print "simplejson dumps {} seconds".format(result) assert json.loads(compare_json_and_simplejson.dump) == data result = min(repeat("json.loads(compare_json_and_simplejson.dump)", "from __main__ import json, compare_json_and_simplejson", repeat = REPEAT, number = NUMBER)) print " json loads {} seconds".format(result) result = min(repeat("simplejson.loads(compare_json_and_simplejson.dump)", "from __main__ import simplejson, compare_json_and_simplejson", repeat = REPEAT, number = NUMBER)) print "simplejson loads {} seconds".format(result) print "Complex real world data:" COMPLEX_DATA = {'status': 1, 'timestamp': 1362323499.23, 'site_code': 'testing123', 'remote_address': '212.179.220.18', 'input_text': u'ny monday for less than \u20aa123', 'locale_value': 'UK', 'eva_version': 'v1.0.3286', 'message': 'Successful Parse', 'muuid1': '11e2-8414-a5e9e0fd-95a6-12313913cc26', 'api_reply': {"api_reply": {"Money": {"Currency": "ILS", "Amount": "123", "Restriction": "Less"}, "ProcessedText": "ny monday for less than \\u20aa123", "Locations": [{"Index": 0, "Derived From": "Default", "Home": "Default", "Departure": {"Date": "2013-03-04"}, "Next": 10}, {"Arrival": {"Date": "2013-03-04", "Calculated": True}, "Index": 10, "All Airports Code": "NYC", "Airports": "EWR,JFK,LGA,PHL", "Name": "New York City, New York, United States (GID=5128581)", "Latitude": 40.71427, "Country": "US", "Type": "City", "Geoid": 5128581, "Longitude": -74.00597}]}}} compare_json_and_simplejson(COMPLEX_DATA) print "\nSimple data:" SIMPLE_DATA = [1, 2, 3, "asasd", {'a':'b'}] compare_json_and_simplejson(SIMPLE_DATA)
在我的系统(Python 2.7.4, Linux 64位)上的结果:
复杂的真实世界数据: . Json转储1.56666707993秒 Simplejson转储2.25638604164秒 Json加载2.71256899834秒 Simplejson加载1.29233884811秒 < br > < p >简单的数据: Json转储0.370109081268秒 Simplejson转储0.574181079865秒 Json加载0.422876119614秒 Simplejson加载0.270955085754秒
复杂的真实世界数据: . Json转储1.56666707993秒 Simplejson转储2.25638604164秒 Json加载2.71256899834秒 Simplejson加载1.29233884811秒
对于转储,json比simplejson快。 对于加载,simplejson更快
由于我目前正在构建一个web服务,dumps()更重要——使用标准库总是首选。
dumps()
而且,cjson在过去的4年里没有更新,所以我不会碰它。
cjson
所有这些答案都不是很有用,因为它们是时间敏感的。
在我自己做了一些研究后,我发现simplejson确实比内置的更快,如果你保持它更新到最新版本。
pip/easy_install想在ubuntu 12.04上安装2.3.2,但在发现最新的simplejson版本实际上是3.3.0之后,所以我更新了它并重新运行时间测试。
pip/easy_install
import simplejson # If this is True, then c speedups are enabled. print bool(getattr(simplejson, '_speedups', False))
我最近遇到了一个名为ujson的库,它通过一些基本的测试比simplejson执行快~3倍。
>>> from json import JSONDecoder >>> jd = JSONDecoder() >>> jd.decode("""{ "a":"b" }""") {u'a': u'b'}
vs
>>> from simplejson import JSONDecoder >>> jd = JSONDecoder() >>> jd.decode("""{ "a":"b" }""") {'a': 'b'}
如果首选使用simplejson,则可以通过将参数字符串强制转换为unicode来解决,如下所示:
>>> from simplejson import JSONDecoder >>> jd = JSONDecoder() >>> jd.decode(unicode("""{ "a":"b" }""", "utf-8")) {u'a': u'b'}
强制转换确实需要知道原始字符集,例如:
>>> jd.decode(unicode("""{ "a": "ξηθννββωφρες" }""")) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xce in position 8: ordinal not in range(128)
这是不会修复问题40
我在寻找为Python 2.6安装simplejson时遇到了这个问题。我需要使用json.load()的'object_pairs_hook',以便将json文件加载为OrderedDict。由于熟悉Python的最新版本,我没有意识到Python 2.6的json模块不包括'object_pairs_hook',所以我不得不为此安装simplejson。从个人经验来看,这就是为什么我使用simplejson而不是标准json模块。
一些值在simplejson和json之间的序列化方式不同。
值得注意的是,collections.namedtuple的实例被json序列化为数组,而被simplejson序列化为对象。你可以通过将namedtuple_as_object=False传递给simplejson.dump来覆盖此行为,但默认情况下行为不匹配。
collections.namedtuple
namedtuple_as_object=False
simplejson.dump
>>> import collections, simplejson, json >>> TupleClass = collections.namedtuple("TupleClass", ("a", "b")) >>> value = TupleClass(1, 2) >>> json.dumps(value) '[1, 2]' >>> simplejson.dumps(value) '{"a": 1, "b": 2}' >>> simplejson.dumps(value, namedtuple_as_object=False) '[1, 2]'
在python3中,如果你有一个b'bytes'的字符串,使用json,你必须在加载它之前.decode()内容。simplejson处理这个问题,所以你可以只做simplejson.loads(byte_string)。
b'bytes'
.decode()
simplejson.loads(byte_string)
在最新版本中,无论是加载还是转储,json似乎都比simplejson快
测试版本:
结果:
>>> def test(obj, call, data, times): ... s = datetime.now() ... print("calling: ", call, " in ", obj, " ", times, " times") ... for _ in range(times): ... r = getattr(obj, call)(data) ... e = datetime.now() ... print("total time: ", str(e-s)) ... return r >>> test(json, "dumps", data, 10000) calling: dumps in <module 'json' from 'C:\\Users\\jophine.antony\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36-32\\lib\\json\\__init__.py'> 10000 times total time: 0:00:00.054857 >>> test(simplejson, "dumps", data, 10000) calling: dumps in <module 'simplejson' from 'C:\\Users\\jophine.antony\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36-32\\lib\\site-packages\\simplejson\\__init__.py'> 10000 times total time: 0:00:00.419895 '{"1": 100, "2": "acs", "3.5": 3.5567, "d": [1, "23"], "e": {"a": "A"}}' >>> test(json, "loads", strdata, 1000) calling: loads in <module 'json' from 'C:\\Users\\jophine.antony\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36-32\\lib\\json\\__init__.py'> 1000 times total time: 0:00:00.004985 {'1': 100, '2': 'acs', '3.5': 3.5567, 'd': [1, '23'], 'e': {'a': 'A'}} >>> test(simplejson, "loads", strdata, 1000) calling: loads in <module 'simplejson' from 'C:\\Users\\jophine.antony\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36-32\\lib\\site-packages\\simplejson\\__init__.py'> 1000 times total time: 0:00:00.040890 {'1': 100, '2': 'acs', '3.5': 3.5567, 'd': [1, '23'], 'e': {'a': 'A'}}
版本:
Json在转储操作中比simplejson快,但在加载操作中两者保持相同的速度