Orjson hat eine bessere Leistung als JSON und ist für die Big -Data -Verarbeitung geeignet. Orjson ist eine in Rost geschriebene Bibliothek von Drittanbietern. Es unterstützt standardm??ig mehr Datentypen. Es ist eine schnellere Serialisierung/Deserialisierung, insbesondere für leistungsempfindliche Szenarien wie Web-API und Protokollverarbeitung. JSON ist eine Standardbibliothek, für die keine Installation erforderlich ist und für Projekte mit einfachen Anforderungen und hohen Kompatibilit?tsanforderungen geeignet ist. Beachten Sie bei der Verwendung: Wenn Sie dies verwenden, ist die Ausgabe von Orjson Bytes und muss manuell dekodiert werden und unterstützt keine benutzerdefinierten Encoder, und der Eingang muss Bytes -Typ sein.

Pythons json von orjson und Standard Library sind beide Module, die zur Verarbeitung von JSON -Daten verwendet werden, aber sie weisen einige wichtige Unterschiede in Bezug auf Leistung, Funktionalit?t und Nutzungsszenarien auf. Wenn Sie sich für die Geschwindigkeit der Datenserialisierung/Deserialisierung oder des Speicherverbrauchs interessieren, ist orjson eine bessere Wahl.

Orjson ist schneller und besser für leistungsempfindliche Szenarien geeignet

orjson ist eine Bibliothek von Drittanbietern, die sich auf hohe Leistung konzentriert. Im Vergleich zum integrierten json Modul ist orjson in der Serialisierung (Dumps) und Deserialization (Last) in der Regel viel schneller, insbesondere bei der Verarbeitung gro?er Datenmengen.

Beispielsweise haben Sie eine Liste von Tausenden von Datens?tzen, die h?ufig zur übertragung oder Speichern in JSON -Zeichenfolgen umgewandelt werden müssen. Die Verwendung orjson.dumps() kann mehrmals schneller sein als json.dumps() . Dies liegt daran, dass orjson in Rost geschrieben ist, die zugrunde liegende Optimierung besser ist und standardm??ig mehr Datentypen (z. B. DataClass, DateTime usw.) unterstützt und keine zus?tzlichen Konvertierungen ben?tigt.

JSON ist allgemeiner und geeignet für einfache Bedürfnisse

Obwohl die Leistung des json -Moduls in der Python -Standardbibliothek nicht so gut ist wie orjson , ist sein gr??ter Vorteil, dass es sich um "aus dem Box" handelt, und es sind keine zus?tzlichen Abh?ngigkeiten erforderlich, und alle Python -Umgebungen sind damit verbunden. Wenn Sie nur gelegentlich kleine Mengen von JSON-Daten verarbeiten oder das Projekt keine Bibliotheken von Drittanbietern einführen kann, reicht json aus.

Darüber hinaus ist json API -Design relativ intuitiv, hat niedrige Lernkosten und ist freundlich zu Anf?ngern. Zum Beispiel:

 JSON importieren

Data = {"Name": "Alice", "Alter": 30}
json_str = json.dumps (Daten)

Dieses Schreiben ist in verschiedenen Tutorials und Projekten üblich.

Verwenden Sie Vorschl?ge: W?hlen Sie Module basierend auf der Szene aus

• Wenn Sie Dienste mit hohen Leistungsanforderungen entwickeln (z. B. Web -API, Protokollverarbeitung, Datenanalyse Middleware usw.), k?nnen Sie in Betracht ziehen, zu orjson zu wechseln.
• Wenn Sie Skripte, Tool -Applets schreiben oder eine maximale Kompatibilit?t sicherstellen m?chten, verwenden Sie weiterhin json .
• Wenn Sie bereits Frameworks wie Fastapi oder Starlette verwenden, verwenden sie orjson intern, um die Reaktionsgeschwindigkeit standardm??ig zu verbessern.

Was beachtet werden sollte ist:

• orjson unterstützt keinen benutzerdefinierten JSON -Encoder (wie json.dumps(encoder=...) )
• Die von ihm zurückgegebene Zeichenfolge ist von Typ bytes , nicht str , und manchmal muss sie manuell dekodieren

Kleine Details sind leicht zu ignorieren

Wenn Sie beispielsweise HTTP-Anforderungen stellen, k?nnen .decode("utf-8") , wenn Sie requests zum Senden des Ergebniss von orjson.dumps(data) verwenden,. Oder geben Sie es direkt an moderne Kunden wie httpx oder aiohttp weiter, was Bytes besser unterstützt.

Obwohl orjson.loads() auch gew?hnliche JSON -Zeichenfolgen analysieren kann, wird bei der Eingabe von str anstelle von bytes ein Fehler angegeben. Dies unterscheidet sich von json.loads() , sodass Sie auf die Konsistenz des Eingangsformats achten müssen.

Grunds?tzlich ist das.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython Orjson gegen Json. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!