《Python JSON 序列化性能深度剖析：标准库 `json` 与高性能库 `ujson` 的实战对比》

原创于 2025-12-16 06:41:50 发布 · 507 阅读

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#python #json #开发语言

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《Python JSON 序列化性能深度剖析：标准库 `json` 与高性能库 `ujson` 的实战对比》

在日常 Python 开发中，JSON 数据的序列化与反序列化几乎无处不在：Web 接口通信、配置文件解析、日志记录、缓存存储……你可能已经习惯了使用标准库 json，但你是否曾在处理大规模数据时感受到性能瓶颈？有没有想过，换一个库，可能就能让你的程序提速数倍？

今天，我们就来深入探讨 Python 中两个常用的 JSON 库：标准库 json 与超高速替代品 ujson（UltraJSON）。我们将从功能对比、性能测试、兼容性分析、使用场景和最佳实践等多个维度展开，帮助你在实际项目中做出明智选择。

一、背景引入：JSON 在 Python 世界的地位

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，因其结构清晰、易于解析，成为现代 Web 和 API 通信的事实标准。在 Python 中，处理 JSON 的需求无处不在：

与前端进行数据交互（如 Flask、FastAPI 返回 JSON 响应）
读取配置文件（如 .json 格式的项目配置）
存储中间结果（如缓存、日志、模型参数等）

Python 官方提供了 json 标准库，功能完备、易于使用。但在高并发或大数据量场景下，它的性能可能成为瓶颈。于是，社区涌现出多个高性能替代方案，其中最具代表性的就是 ujson。

二、功能对比：`json` 与 `ujson` 的接口差异

功能点	`json` 标准库	`ujson`（UltraJSON）
是否内置	是（Python 自带）	否（需通过 pip 安装）
编码速度	中等	快（约 2~5 倍）
解码速度	中等	快（约 2~4 倍）
支持的数据类型	丰富（支持 Decimal、datetime 等）	限制较多（不支持复杂对象）
可扩展性	高（支持自定义 encoder/decoder）	低（不支持自定义 encoder）
错误处理	严格（抛出异常）	宽松（部分错误会被忽略）
Unicode 处理	完整支持	处理更快但不够灵活

虽然两者在 API 上基本一致（如 dumps()、loads()），但在细节处理和扩展能力上存在显著差异。

三、性能实测：谁才是真正的“速度之王”？

我们通过一个简单的基准测试来直观感受两者的性能差异。

测试环境

Python 版本：3.11
测试平台：macOS M1 / Ubuntu x86_64
数据规模：10 万条字典数据
工具：timeit、memory_profiler

测试代码

import json
import ujson
import time

data = [{"id": i, "name": f"user_{i}", "active": i % 2 == 0} for i in range(100_000)]

# 序列化测试
start = time.time()
json_str = json.dumps(data)
print(f"json.dumps 耗时：{time.time() - start:.4f} 秒")

start = time.time()
ujson_str = ujson.dumps(data)
print(f"ujson.dumps 耗时：{time.time() - start:.4f} 秒")

# 反序列化测试
start = time.time()
json_data = json.loads(json_str)
print(f"json.loads 耗时：{time.time() - start:.4f} 秒")

start = time.time()
ujson_data = ujson.loads(ujson_str)
print(f"ujson.loads 耗时：{time.time() - start:.4f} 秒")

测试结果（示例）

json.dumps 耗时：1.82 秒
ujson.dumps 耗时：0.42 秒
json.loads 耗时：1.57 秒
ujson.loads 耗时：0.38 秒

结论： 在大规模数据处理场景下，ujson 的性能优势非常明显，序列化和反序列化速度均为 json 的 3~5 倍。

四、兼容性与坑点：`ujson` 并非完美替代

虽然 ujson 在性能上表现出色，但它并不是 json 的完全替代品。以下是一些开发中常见的“坑”：

1. 不支持复杂对象

from decimal import Decimal
import ujson

ujson.dumps({"price": Decimal("19.99")})  # 报错：TypeError

而 json 可以通过 default 参数自定义序列化方式：

import json
from decimal import Decimal

json.dumps({"price": Decimal("19.99")}, default=str)  # 正常输出

2. 不支持 `indent`、`sort_keys` 等参数

json.dumps({"b": 1, "a": 2}, indent=2, sort_keys=True)
# 输出格式化且按键排序

ujson.dumps({"b": 1, "a": 2}, indent=2, sort_keys=True)
# 报错：TypeError

3. Unicode 编码差异

print(json.dumps({"text": "你好"}))   # 输出：{"text": "\u4f60\u597d"}
print(ujson.dumps({"text": "你好"}))  # 输出：{"text": "你好"}

虽然 ujson 更直观，但在某些对编码敏感的系统中可能引发兼容性问题。

五、实战应用场景推荐

场景	推荐库	理由
Web 接口返回 JSON 数据	`ujson`	快速响应，适合高并发 API 服务
配置文件读写	`json`	可读性强，支持格式化输出
日志记录 / 缓存序列化	`ujson`	性能优先，适合频繁写入场景
复杂对象（如 datetime、Decimal）	`json`	支持自定义 encoder，兼容性更强
数据分析中间结果存储	`json`	与 Pandas、Numpy 等库兼容性更好

六、最佳实践与建议

1. 封装统一接口，灵活切换

try:
    import ujson as json_lib
except ImportError:
    import json as json_lib

def to_json(data):
    return json_lib.dumps(data)

def from_json(s):
    return json_lib.loads(s)