今天用python的simplejson库解析一个 >200MB 的JSON文件,发现一次decode/encode都得要 >10s,这个实在太慢了,有没有更快的库了?
先给出我的简单测试结果
json大小:245MB
测试方法:read文件内容,然后一次decode, 一次encode
解释器 | simplejson | json | ujson |
---|---|---|---|
pypy | 40s多 | 10s | 无 |
cpython | 12s多 | 17s多 | 10s多 |
不成熟的结论: pypy+json最快
方法一:pypy+json
python自带的JSON库是用纯python代码实现的,而pypy对纯python代码的加速效果比较好。至于为什么,大家可以去google吧,很多文章解释的很好。
方法二:UItraJson
我首先想到的用C库来做JSON的解析,原因你懂的,而C语言有个JSON库叫CJSON,于是用python+cjson在google里找到了UltraJson
UltraJson是作者用C语言实现的JSON库,实际测试的效果是,整个encode的效率提升了2倍多。
使用方法
安装:pip instal ujson
>>> import ujson
>>> ujson.dumps([{"key": "value"}, 81, True])
'[{"key":"value"},81,true]'
>>> ujson.loads("""[{"key": "value"}, 81, true]""")
[{u'key': u'value'}, 81, True]
并不是所欲情况下都适合
根据下面的BenchMark,在double数组的情况下,yajl的encode速度是比UltraJson的,所以,如果你的JSON文件较小的话,其实无所谓哪个库,如果是像我这样的大JSON文件,可以根据下面的表选择合适的JSON库。
BenchMark
下面是作者给出的benchmark:表格中的数字是每秒的调用次数,也就是说,数字越大,表示效率越高。
Versions:
CPython 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) [GCC 4.8.2]
blist : 1.3.6
simplejson: 3.8.1
ujson : 1.34 (0c52200eb4e2d97e548a765d5f089858c41967b0)
yajl : 0.3.5
ujson | yajl | simplejson | json | |
Array with 256 doubles | ||||
encode | 3508.19 | 5742 | 3232.38 | 3309.09 |
decode | 25103.37 | 11257.83 | 11696.26 | 11871.04 |
Array with 256 UTF-8 strings | ||||
encode | 3189.71 | 2717.14 | 2006.38 | 2961.72 |
decode | 1354.94 | 630.54 | 356.35 | 344.05 |
Array with 256 strings | ||||
encode | 18127.47 | 12537.39 | 12541.23 | 20001 |
decode | 23264.7 | 12788.85 | 25427.88 | 9352.36 |
Medium complex object | ||||
encode | 10519.38 | 5021.29 | 3686.86 | 4643.47 |
decode | 9676.53 | 5326.79 | 8515.77 | 3017.3 |
Array with 256 True values | ||||
encode | 105998.03 | 102067.28 | 44758.51 | 60424.8 |
decode | 163869.96 | 78341.57 | 110859.36 | 115013.9 |
Array with 256 dict{string, int} pairs | ||||
encode | 13471.32 | 12109.09 | 3876.4 | 8833.92 |
decode | 16890.63 | 8946.07 | 12218.55 | 3350.72 |
Dict with 256 arrays with 256 dict{string, int} pairs | ||||
encode | 50.25 | 46.45 | 13.82 | 29.28 |
decode | 33.27 | 22.1 | 27.91 | 10.43 |
Dict with 256 arrays with 256 dict{string, int} pairs, outputting sorted keys | ||||
encode | 27.19 | 7.75 | 2.39 | |
Complex object | ||||
encode | 577.98 | 387.81 | 470.02 | |
decode | 496.73 | 234.44 | 151 | 145.16 |
Versions:
CPython 3.4.3 (default, Oct 14 2015, 20:28:29) [GCC 4.8.4]
blist : 1.3.6
simplejson: 3.8.1
ujson : 1.34 (0c52200eb4e2d97e548a765d5f089858c41967b0)
yajl : 0.3.5
ujson | yajl | simplejson | json | |
Array with 256 doubles | ||||
encode | 3477.15 | 5732.24 | 3016.76 | 3071.99 |
decode | 23625.2 | 9731.45 | 9501.57 | 9901.92 |
Array with 256 UTF-8 strings | ||||
encode | 1995.89 | 2151.61 | 1771.98 | 1817.2 |
decode | 1425.04 | 625.38 | 327.14 | 305.95 |
Array with 256 strings | ||||
encode | 25461.75 | 12188.6 | 13054.76 | 14429.81 |
decode | 21981.31 | 17014.2 | 23869.48 | 22483.58 |
Medium complex object | ||||
encode | 10821.46 | 4837.04 | 3114.04 | 4254.46 |
decode | 7887.77 | 5126.67 | 4934.6 | 6204.97 |
Array with 256 True values | ||||
encode | 100452.9 | 94639.4 | 46657.63 | 60358.63 |
decode | 148312.7 | 75485.9 | 88434.91 | 116395.5 |
Array with 256 dict{string, int} pairs | ||||
encode | 11698.13 | 8886.96 | 3043.69 | 6302.35 |
decode | 10686.4 | 7061.77 | 5646.8 | 7702.29 |
Dict with 256 arrays with 256 dict{string, int} pairs | ||||
encode | 44.26 | 34.43 | 10.4 | 21.97 |
decode | 28.46 | 23.95 | 18.7 | 22.83 |
Dict with 256 arrays with 256 dict{string, int} pairs, outputting sorted keys | ||||
encode | 33.6 | 6.94 | 22.34 | |
Complex object | ||||
encode | 432.3 | 351.47 | 379.34 | |
decode | 434.4 | 221.97 | 149.57 | 147.79 |
结尾
通过上面的这些步骤其实就可以解析JSON大文件了,是不是很简单呢?
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