Python JSON库性能比较：速度、成熟度与安全性解析

在 Python 中读取和写入 JSON

Python中的JSON（JavaScript代表）是一种光数据交换格式，它以文本为单位，易于理解和分析。
为了将Python转换为JSON，Python提供了一个集成的JSON库。
有两个主要功能：dump（）和dumps（）。
dump（）函数用于将字典直接记录到文件中，然后将字典编码为JSON链中以轻松存储和发送。
使用垃圾填埋场（词典，缩进= 4）可以将词典转换为json格式化，其中使用凹痕参数放置凹痕并提高阅读能力。
如果要在文件中写入JSON，则只需要将输出转换为file.write（dumps（字典，缩进= 4））即可。
相反，转储（字典，文件，缩进= 4）直接将字典记录到文件中而无需将其添加到字符串中。
只需提供文件指针，它将以指定格式编写。
要读取JSON，Python具有LOAD函数（），可以从JSON文件中下载词典。
使用data = json.load（文件）读取文件或data = json.loads（json_string）以分析包含JSON对象的链。
对于格式输出，Python的JSON库提供了有序的缩进输出，这使JSON更容易阅读和错误。
Python的JSON处理过程非常简单和直观。
如果您在使用过程中遇到任何问题，则可以在Python环境中直接处理而无需复杂的活动。

Python 中的 JSON 库：按速度、成熟度和操作安全性进行比较

RESTAP是世界上通常采用的消息的标准格式，JSON已成为数据交换的本质。
作为强大的脚本语言，Python还支持众多JSON库。
本文将在速度，成熟度和操作安全方面比较这些图书馆的性能。
Cpython本人集成了一个名为JSON的图书馆，该图书馆最初是由Bobippolito开发的，该图书馆是在Python软件基金会许可协议协议之后集成到Python 2.4中的。
SimpleJson是一个独立的库，可以与PIP一起安装。
这是一个纯净的Python库，具有可选的扩展C，并遵循麻省理工学院和学术释放许可证协议（AFL）。
Ujson是C Ultrason语言库的强制性。
它有3K星，305叉，50个Github的贡献者。
Pysimdjson和Python-rapidjson基于C ++ Simdjson和Rapidjson库的结合，在Github，611和2.7k，63和150个贡献者中，有12.2k和9.8k Stars的恒星。
最后一次交付是11小时2个月前。
Orjson依靠Rust技术成为Python的软件包。
在成熟度和运营安全方面，Cpython，Simprejson，Ujson和Orjson声称它们已经具有生产功能。
但是，Python-Rapidjson被标记为Alpha，但开发人员说这是一个错误，问题很快就会解决。
为了评估这些库的性能，我们进行了标准测试。
结果表明，瀑布在速度快速的速度下表现最好。
在序列化方面，Orjson以更快的速度获胜。
考虑到JSON专业工作的过程，建议使用诸如Pydantic之类的验证库，这使您可以选择JSON范围作为Python数据的基本类型，以进一步优化代码的质量和效率。
根据上述分析，适当的JSON库的选择取决于特定的需求，包括绩效需求，项目成熟度以及遵守现有技术货架。
简而言之，在Python中处理JSON数据时，有许多非常有效且功能性的库可供选择，每个库都有其独特的优势。