orjson和ujson

最新推荐文章于 2025-04-02 20:12:00 发布
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分类专栏： python基础知识
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orjson

orjson是一个高效率且快速的python JSON库. 它比python的表中JSON库或其他第三方JSON库更快速, 并且能够将dataclass, datetme, numpy和UUID示例序列化.

与其他python JSON库相比, 它有如下优点和缺点:

  • 序列化dataclass实例的速度比其他python JSON库快40-50倍
  • 将datetime，date和time实例序列化为RFC 3339格式，例如“ 1970-01-01T00：00：00 + 00：00”
  • 序列化numpy.ndarray实例4-12x的速度与其他库的0.3x一样快
  • 漂亮的打印速度是标准库的10到20倍
  • 序列化为bytes而不是str，即不是临时替代品
  • 进行序列化str而不将Unicode转义为ASCII，例如，“好”而不是“ \ u597d”
  • 序列化float速度是其他库的10倍，反序列化速度是其他库的两倍
  • 序列化的子类str，int，list，和dict本地，需要default指定如何序列他人
  • 使用default钩子序列化任意类型
  • 具有严格的UTF-8一致性，比标准库更正确
  • 在不支持Nan / Infinity / -Infinity方面具有严格的JSON一致性
  • 有一个选项可以对53位整数严格遵守JSON，默认支持64位
  • 不提供load()或dump()功能来读取/写入类似文件的对象

ujson

ujson(UltraJSON)是用纯C语言编写的超快速JSON编码器和解码器.

【雕爷学编程】MicroPython手册之内置模块 ujson：JSON 数据的解析和生成
雕爷学编程
09-11 1265
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。
Python 处理 json 之 更快的 orjson(自定义格式及所能处理的数据类型)
Nzyr_Lizyx的博客
07-11 1388
首先附一个链接 讲述了python 处理 json 的历史库及比对 Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson orjson 的使用 话不多说直接上代码, 这里给出 orjson github 地址 (有关更多样式及详细用法可见该链接) import datetime import orjson from bson import ObjectId import numpy as np # 生成不同类型的数据 np_array = np.arange(15).reshape(3,
python json、ujson、orjson性能大比拼
Gavin Blog
09-12 1440
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。
Python模块之orjson详细功能介绍及示例
最新发布
demonlg0112的博客
04-02 362
主要区别 特性 (标准库) (第三方库) 性能 较慢（纯 Python 实现） 极快（Rust 实现，优化了内存和速度） 支持的数据类型 基本类型（需自定义处理复杂类型） 自动支持 、、 数组等 输出类型 返回 返回 （需用 转字符串） 选项和配置 简单参数（如 , ） 丰富的选项（通过 参数组合启用） 依赖 内置无需安装 需要安装： 使用示例： 1. 安装 2. 基本序列化与反序列化 3. 处理复杂数据类型（如 ） 4. 使用选项美化输出 5.
Python 处理 JSON 必要时我选择 ujson 和 orjson
一叶不知秋
02-25 824
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...
Python 处理 JSON 我选择 ujson 和 orjson
codingpy的博客
10-21 6007
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...
【Web_接口测试_Python3_orjson/ujson/json运行性能测试】json解析常用第三方库，orjson12倍＞ujson7倍＞json1倍
哥老倌的博客
02-09 568
#!/usr/bin/env/python3 # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author：leo Date&Time：2021/3/29 12:32 Project：python FileName：20210210_json不同库运行速度测试.py Comment： 相同量级，测试三个常用json库的运行速度，结果：orjson速度最快，适合大型项目。 json_dumps:4.589947938919067 ujson_dumps:2.8540351390838623 .
Python库 | orjson-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux2014_x86_64.whl
03-22
1. **速度优势**：`orjson`在性能测试中表现出色，通常比`ujson`和`simplejson`更快，甚至接近C++库的速度。 2. **内存效率**：在处理大量数据时，`orjson`可以减少内存消耗，因为它避免了不必要的对象创建和复制。...
Python库 | orjson-3.6.7-cp37-cp37m-macosx_10_7_x86_64.whl
03-22
1. **性能优化**：`orjson`被设计为高度优化的，速度上远超Python内置的`json`库和其他第三方库如`ujson`，在处理大量JSON数据时能显著提高程序运行效率。 2. **内存效率**：与标准库相比，`orjson`在内存使用上...
FastAPI（49）- 自定义响应之 ORJSONResponse、UJSONResponse
qq_33801641的博客
10-03 979
更多自定义响应类型 JSONResponse HTMLResponse、PlainTextResponse RedirectResponse StreamingResponse、FileResponse ORJSONResponse 作用 如果需要提高性能，可以安装并使用 orjson，并将响应设置为 ORJSONResponse 官方介绍：快速、正确的 Python JSON 库，支持 ...
Python库 | orjson-3.4.5-cp37-none-win_amd64.whl
03-22
1. **速度**: `orjson`在序列化和反序列化方面的速度远超标准库`json`和其它替代库如`ujson`，这得益于其C语言实现的底层加速。 2. **内存效率**: 它采用了优化的内存管理策略，减少了不必要的内存分配，尤其是在...
Python-orjson是一个快速的PythonJSON库
08-11
orjson是一个快速的Python JSON库。 它基准测试是最快的用于JSON序列化的Python库，其性能是最近的其他库的1.6倍到2.6倍，反序列化性能是最近的其他库的0.95倍到1.2倍。
orjson：快速，正确的Python JSON库，支持数据类，日期时间和numpy
02-03
orjson orjson是适用于Python的快速，正确的JSON库。 它作为JSON最快的Python库进行，比标准json库或其他第三方库更正确。 它本机序列化 ， ， 和实例。 与其他Python JSON库相比，它的功能和缺点： 序列化dataclass实例的速度是其他库的40-50x 将datetime ， date和time实例序列化为RFC 3339格式，例如“ 1970-01-01T00：00：00 + 00：00” 序列化numpy.ndarray实例的速度为4至12倍，而其他库的内存使用量则为0.3倍 漂亮的打印速度是标准库的10到20倍 序列化为bytes而
ujson-1.35.tar.gz
12-28
ujson-1.35.tar.gz,
windows python ujson 安装文件 ujson-1.35.win32-py2.7.exe
12-25
windows python ujson 安装文件 ujson-1.35.win32-py2.7.exe 自己编译的 抱歉 不能选免费 最低选 2 分。还请见谅。 默认编译不过去，size_t SIZE_MAX = (102400000); 我只定义了一个变量。应该是判断 文件溢出的。 手动编译流程：https://blog.526net.com/?p=3086
Python orjson ujson有什么区别？
琳琳的博客
01-09 559
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。
Python中的ujson模块
weixin_30814223的博客
11-01 655
听说ujson比json模块快了很多，特来一试： # -*- coding: utf-8 -*- import json import ujson import time def cost_time(func): def inner(*args, **kwargs): start_time = time.time() result...
Python里JSON orjson ujson在json.loads有什么区别？
后台模板
01-09 434
**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。
Python库types-orjson-3.6.1包下载指南
orjson是一个高速的JSON序列化和反序列化库，它支持Python的类型提示，并且相比于其他流行的库如json或ujson，orjson在处理速度上有显著的优势。types-orjson的存在使得在使用类型注解的语言特性时，能够得到更好的...
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