python中5个json库的速度对比

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

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,x=100 * 10000): if not data: data = default_data squashed = serial(data) return (ttt(serial,data,x),ttt(deserial,squashed,x)) def test(serial,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))