Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson

python ujson模块【号称比json更快】 文章目录说明:1、学习文档2、安装模块:3、使用:4、测试一下执行效率: 说明: 看到aiohttp异步模块,使用有ujson模块,然后就搜了一下,不是内置模块,需要安装。 号称比内置模块json更快。是C语言编写的。 1、学习文档 usjon 模块地址: ujson GitHub地址 模块说明: UltraJSON是一个超快速的JSON编码器和解码器,用纯C编写,并为Python 3.6+绑定。 2、安装模块: python -m pip install ujson # 或者直接pip安装 pip i 阅读详情

点击上方“编程派”,选择设为“设为星标”

优质文章,第一时间送达!

在 Python 使用用  json.dumps(data) 时突然发现特别慢,data 本身不大,但是一个包含很多元素的列表,所以促使本人寻找一个替代的 JSON 处理库。大概对比了一个 ujson(UtltraJSON), python-rapidjson(RapidJSON) 和 Python 自带的 json 库。还有一个 simplejson 是为兼容 Python 2.6 以前用的(json 是 Python 2.6 新加入的 API),性能有些差。

基本上姜还是老的辣,想要收获更好的性能,还得仰赖传统的 C/C++ 语言,ujson 是用纯 C 写的,RapidJSON 是 C++ 写的,后者还是十美分的开源产品。json, ujson, rapidjson 三者 loads() 方法的性能差别不太明显,但 dumps() 大对象时 Python 自带的 json 库就要考验用户的耐心了。

注:最开始本来认定了 ujson 为最佳选择, 所以先从 usjon 和 rapidjson 切入的,后来写作本文的过程中,从 usjon 的自我介绍中发现了 Rust 写的 orjson 很显眼,才加入了 orjson 的测试,看来 orjson 更值得拥有。

以上三个 json 组件的安装方式分别为

pip install python-rapidjson
$ pip install simplejson

自己测试了一个 ujson 和 rapidjson 与 Python json 库的 dumps() 的性能,simpejson 不太考虑了。测试代码如下

# test.py


from time import time
import sys
import string


num = int(sys.argv[1])
lib = sys.argv[2]


items = []
for i in range(num):
    items.append({c:c for c in string.ascii_letters})
start = time()
if lib == 'ujson':
    import ujson
    ujson.dumps(items)
elif lib == 'rapidjson':
    import rapidjson
    rapidjson.dumps(items)
else:
    import json
    json.dumps(items)


print(time() - start)

执行 python 1000|10000|100000|1000000 json|ujson|rapidjson, 试结果统计如下(数字为不同情况下的耗时):

基本上测试的性能和 Benchmark of Python JSON libraries 中的是一致的。从原文中截取了两张图如下:

在 UltraJSON 的 Github 项目页面中也有对比 ujson, nujson, orjson, simplejson, json 的 Benchmarks。其中列出的 orjson(pip install orjson) 和 nujson(pip install nujson, Fork 了 UltraJSON 来支持 Numpy 序列化的) 性能表现上不错,orjson 表现上比 ujson 还更为卓越。

看到了 orjson 后,赶紧做个对比测试,在上面的 test.py 代码中再加上

elif lib == 'orjson':
    import orjson
    orjson.dumps(items)

再列出完整的对比数据

继续翻看 orjson 的 Github 主页面 ijl/orjson, 它既非用 C 也不是用 C++ 写的,而是 Rust 语言,真是让我眼前一亮,Rust 程序运行速度真的能与 C/C++ 相媲美的。写到这里我要开始改变当初只认 ujson 的主意了,orjson 或许是更佳的选择, 本文的标题也由最初拟定的 “Python 处理 JSON 必要时我选择 ujson(UltraJSON)” 变成了 “Python 处理 JSON 必要时我选择 ujson 和 orjson”。这也是写博客时,尽可能收集更多的素材多的魅力。

补充一下,orjson 的 dumps() 函数使用略有不同,不再用 indent 参数,并且返回值是 bytes,所以格式化成字符串的写法如下

import orjson


json_str = orjson.dumps(record, option=orjson.OPT_INDENT_2).decode()

另外,在使用 ujson 时碰到的一个 bug 也顺便记录在此,就不立新篇了,反正现在找东西都不太看标题,而是 Google 到其中的内容。ujson 3.0.0 和 3.1.0 版本的 dumps() 的 indent 参数工作不正常,有个未关闭的 ticket 'indent' parameter for dumps doesn't indent properly in 3.0.0 #415。比如使用 ujson 3.1.0 时的现像是

>>> import ujson
>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2})
'{"a":1,"b":2}'


>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=0)
'{"a":1,"b":2}'


>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=1)
'{\n "a": 1,\n "b": 2\n}'


>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=2)
'{\n "a": 1,\n "b": 2\n}'


>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=8)
'{\n "a": 1,\n "b": 2\n}'

indent 大于 1 时都当作 1。

换回到 ujson 2.0.3 版本时没问题

>>> import ujson
>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=2)
'{\n  "a": 1,\n  "b": 2\n}'


>>> ujson.dumps({'a': 1, 'b': 2}, indent=8)
'{\n        "a": 1,\n        "b": 2\n}'

在这个问题未解决之前就暂时用 pip install ujson==2.0.3 安装 ujson 2.0.3 吧,但是这个版本无法序列化 datetime 类型。

来源:https://yanbin.blog/python-json-choose-ujson-if-necessary/

回复下方「关键词」,获取优质资源

回复关键词「 pybook03」,立即获取主页君与小伙伴一起翻译的《Think Python 2e》电子版
回复关键词「入门资料」,立即获取主页君整理的 10 本 Python 入门书的电子版
回复关键词「m」,立即获取Python精选优质文章合集
回复关键词「book 数字」,将数字替换成 0 及以上数字,有惊喜好礼哦~
题图:pexels,CC0 授权。

Python处理json,我更青睐ujson 情景分析 在大家初识Python时,一定接触到了json这个模块,这个模块可以对基本的Python对象层次结构进行编码和对json数据进行解码,可以说json模块在爬虫领域处理json数据非常好用。 但是在某一天我意识到json模块的效率非常的慢,在处理一个非常简单的json数据时表现出来的效率是非常低的,因为工作的需要,我不得不另辟蹊径,寻找一种更好的方法来解决我遇到的问题。 根源 大家都知道,Python这门编程语言是C语言编写的,Python可以调用C或C++编写的代码,并且C和C++的代 阅读详情

相关推荐

除了使用json模块,Python中还有哪些库可以处理JSON数据?

【代码】除了使用json模块,Python中还有哪些库可以处理JSON数据?

weixin_70682362的博客 1302

python ujson介绍

ujson 是处理 JSON 数据的高性能库,因此尤其适合于性能要求较高的应用,如大数据处理、实时系统等。它易于使用,因此几乎可以无缝替换内置的 json 模块,让开发者可以在不牺牲代码可读性的情况下获得更佳性能。更多关于ujson信息, 请参考官方链接。来源: Transcendent文章作者: Gavin Wang文章链接:python ujson介绍 | Transcendent本文章著作权归作者所有,任何形式的转载都请注明出处。

Gavin Blog 1087

Python 字典与 JSON 数据互转:3 种方法性能对比与最佳实践

本文深入探讨了Python中字典与JSON数据互转的三种主流方法,包括标准库json模块、orjson和ujson的性能对比与最佳实践。通过基准测试数据,揭示了不同场景下的最优选择,帮助开发者提升数据处理效率。特别推荐orjson在高性能需求场景中的应用。

weixin_34128237的博客 311

python json、ujson、orjson性能大比拼

ujson(Ultra JSON)通过使用 C 语言编写的优化代码来提高性能,是一个速度更快的 JSON 库。为了比较 json、ujson 和 orjson 的性能,我们可以编写一个 benchmark 脚本来对每种库的序列化(转换成 JSON)和反序列化(从 JSON 转换回来)进行测试。json 是 Python 内置的 JSON 处理库,足够通用且易于使用,但可能在处理非常大的数据或者要求高性能的场景中不是最佳选择。ujson是json的3倍性能,orjson是json的6倍性能。

Gavin Blog 3055

【雕爷学编程】MicroPython手册之内置模块 ujson:JSON 数据的解析和生成

最后,我们使用open()函数再次打开JSON文件,并使用dumps()函数将修改后的数据转换为JSON字符串,并将其写入文件中。3、ujson模块可以将Python中的字典(dict)、列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)、整数(int)、浮点数(float)、布尔值(bool)和None类型转换为JSON数据格式,或者反过来。MicroPython的内置模块ujson是一个用于处理JSON数据格式的模块,它实现了CPython模块的一个子集,但也有一些特殊的特点和限制。

雕爷学编程 1418

Unity AR涂涂乐实战:用户上传图片秒变3D模型新皮肤(附完整代码)

本文详细介绍了如何在Unity AR应用中实现用户上传图片动态生成3D模型皮肤的功能,重点讲解了动态创建材质球的技术方案和性能优化策略。通过完整的代码示例,开发者可以学习到多源图片处理、移动端内存管理以及AR场景适配等核心技巧,快速打造高性能的儿童教育类AR应用。

weixin_31509753的博客 370

Python 处理 JSON 必要时我选择 ujson 和 orjson

在 Python 使用用json.dumps(data)时突然发现特别慢,data本身不大,但是一个包含很多元素的列表,所以促使本人寻找一个替代的 JSON 处理库。大概对比了一个 ujson(UtltraJSON), python-rapidjson(RapidJSON) 和 Python 自带的 json 库。还有一个simplejson是为兼容 Python 2.6 以前用的(json 是 Python 2.6 新加入的 API),性能有些差。 基本上姜还是老的辣,想要收获更好的性能,还...

一叶不知秋 956

STM32F103C8T6键盘DIY全攻略:从电路设计到固件烧录(附避坑指南)

本文详细介绍了基于STM32F103C8T6微控制器的DIY键盘制作全流程,涵盖硬件电路设计、按键矩阵实现、USB HID通信及固件烧录等关键步骤。特别针对常见问题提供避坑指南,帮助开发者高效完成从电路设计到功能实现的完整过程,打造个性化瀚文键盘。

soda5的博客 770

python爬酷狗音乐_Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson

点击上方“编程派”,选择设为“设为星标”优质文章,第一时间送达!在 Python 使用用 json.dumps(data) 时突然发现特别慢,data 本身不大,但是一个包含很多元素的列表,所以促使本人寻找一个替代的 JSON 处理库。大概对比了一个 ujson(UtltraJSON), python-rapidjson(RapidJSON) 和 Python 自带的 json 库。还...

weixin_39928686的博客 100

深度学习分类任务中,正负样本比例失衡的5种实战解决方案(附代码)

本文深入探讨了深度学习分类任务中正负样本比例失衡的5种实战解决方案,包括智能采样技术、动态数据增强、损失函数工程、模型架构创新和训练策略优化。针对信用卡欺诈检测、医疗诊断等场景,提供了详细的代码实现和评估方法,帮助开发者有效解决样本不平衡问题,提升模型在真实场景中的表现。

h9j8k7l6m5n的博客 425

SSTI模板注入及绕过姿势(基于Python-Jinja2)

http://xmctf.top:8962/?name={{%22%22[%22\x5f\x5fclass\x5f\x5f%22]["\x5F\x5Fbase\x5F\x5F"]["\x5F\x5Fsubclasses\x5F\x5F"]()[233]["\x5F\x5Finit\x5F\x5F"]["\x5F\x5Fglobals\x5F\x5F"]["\x5F\x5Fbuiltins\x5F\x5F"]['eval']("\x5F\x5Fimport\x5F\x5F('os'))")}}

Y4tacker的博客 1万+

Python orjson ujson有什么区别?

orjson` 和 `ujson` 都是高性能的 JSON 库,它们都旨在提供比 Python 标准库 `json` 更快的解析和序列化速度。- **orjson**:通常情况下,`orjson` 的性能优于 `ujson`。- **ujson**:虽然 `ujson` 也是一个高性能的库,但在最新版本的测试中,`orjson` 通常表现得更好。- **ujson**:`ujson` 是一个较老的库,虽然仍然在维护,但更新频率可能不如 `orjson`。- 提供了基本的 JSON 编码和解码功能。

琳琳的博客 835

【导航理论&实战篇】四足机器人弹簧倒立摆(SLIP)动力学模型

认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长!本文先对四足机器人动力学模型-VMC、SLIP和浮动机体模型做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章四足机器人弹簧加载倒立摆(SLIP)动力学模型是一种用于描述和分析四足机器人在运动过程中动态特性的理论模型。这种模型将四足机器人的腿部简化为弹簧,而机器人的身体则被视为一个倒立摆,这样的抽象使得研究者能够更容易地分析和控制机器人的运动。提示:以下是本篇文章正文内容。

qq_35635374的博客 806

Python里JSON orjson ujson在json.loads有什么区别?

**功能**:`ujson` 提供了与 `json` 类似的功能,但它对某些数据类型的支持可能有所不同,例如它会尝试将数字字符串解析为整数或浮点数,而不是字符串。- **性能**:`orjson` 是一个快速的JSON库,通常比标准库 `json` 快很多,特别是在处理大型数据集时。- **性能**:`ujson` 同样是一个高性能的JSON库,它的设计目标是提供比Python标准库更快的解析速度。- **性能**:`json` 是Python的标准库之一,因此不需要额外安装。

后台模板 775

Intellij IDEA 使用教程(一)Jdk安装和配置

一.JDK下载 这里下载的是Java SE 8u181 64位版本。可以根据自己电脑配置来选择不同版本。 官网下载JDK 二.安装JDK 双击运行jdk-8u181-windows-x64.exe安装程序 选择安装目录,然后点击下一步 等待安装 安装JRE,就是java的运行环境,可以安装在java目录下 等待安装 安装完成。点击关闭。 三.java环境变量配置 关于环境变量的配置,...

岁月不饶人,我亦未曾饶过岁月 4054

Briefings in Bioinformatics投稿经验分享

Briefings in Bioinformatics投稿经验分享

LiRongLu_的博客 3339

Python小酷库系列:Python中的JSON工具库(1)

Python对JSON非常友好,很多时候dict类型在形式上看起来就是JSON,而内置的json库通过loads()和dumps()两组方法恰当好处地将两者合二为一,以至于绝大多数时候没有必要去考虑引入一个新的方式来处理JSON。当然,Python社区是不会满足于大多数情况的,本文将从大多数情况的使用开始介绍一下Python中各种优秀的JSON工具库。

GeekABC 1189

阿波罗开发板硬件架构与STM32模块化设计详解

嵌入式开发板的模块化设计是提升硬件复用性、降低迭代成本的关键技术路径。其核心在于底板与核心板的电气解耦与功能分层,依托STM32系列MCU(如F429/F767)的丰富外设资源与引脚复用能力,实现信号完整性、电源域隔离与热管理的系统级协同。该架构显著支撑工业HMI、智能家居网关、便携医疗设备等典型场景,尤其在RGB LCD驱动、QSPI Flash内存映射、多协议通信(CAN/RS485/USB)及低功耗唤醒(WK_UP按键)等工程实践中展现出高可靠性与易调试性。本文围绕阿波罗开发板展开深度解析,覆盖最小系

weixin_42510201的博客 64

还在用json.loads?揭秘高性能替代方案(附压测数据对比)

掌握JSON处理优化Python新方案,告别低效解析。适用于高并发场景,采用orjson替代json.loads,序列化速度提升3倍,内存占用降低40%。附真实压测数据对比,性能优势一目了然,值得收藏。

FastDebug的博客 664

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python JSON库速度之战:orjson vs ujson vs 标准库

你是否还在为JSON处理拖慢Python应用而烦恼?当用户量激增时,API接口的JSON序列化耗时从0.1秒飙升至2秒,直接导致超时错误——这是许多开发者都曾遇到的性能瓶颈。本文将通过实测数据对比三大主流JSON库的性能表现,教你如何选择最适合项目的解决方案,让数据处理速度提升10倍不再是奢望。 读完本文你将获得: - 三大JSON库在不同场景下的性能对比表 - 序列化/反序列化速度提升的实战代...

gitblog_00713的博客 1156

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

Python生态JSON处理库:json、orjson、ujson、simplejson、python-rapidjson、json5、jsonpatch

Python生态JSON处理库:json、orjson、ujson、simplejson、python-rapidjson、json5、jsonpatch

lonelymanontheway的博客 204

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Python处理超大json文件的几种方案

Python处理超大json文件的几种方案

weixin_42636075的博客 2096

orjson,一个超强的 Python 库!

orjson库允许用户自定义序列化行为,以满足特定需求。# 自定义序列化函数# 创建包含日期时间的示例数据# 使用自定义序列化函数orjson库是一个功能强大且高效的 JSON 处理工具,能够帮助开发者高效地进行 JSON 数据的序列化和反序列化。通过支持多种数据类型、严格的类型检查和高效的内存使用,orjson库能够满足各种复杂的 JSON 数据处理需求。本文详细介绍了orjson库的安装方法、主要特性、基本和高级功能,以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握orjson。

涛哥聊Python 1193

FastAPI JSON序列化性能优化:为什么我最终选择了orjson?

本文深入探讨了FastAPI中JSON序列化性能优化的关键策略,重点分析了orjson在高速数据处理场景下的显著优势。通过实际生产案例对比测试,orjson相比Python内置json模块提升4.4倍性能,并原生支持datetime、UUID等特殊类型。文章提供完整的迁移指南和性能调优技巧,帮助开发者解决高并发场景下的序列化瓶颈问题。

weixin_30338481的博客 369
上一篇: GitHub上最励志的计算机自学教程
下一篇: 一款爆红的开源爬虫工具箱
codingpy
博客等级 码龄11年 1870粉丝 104原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值