Python JSON编码/解码库orjson的用法详解

目录

• 核心优势
• 安装
• 基本用法
• 1. 序列化（python 对象 → jsON）
• 2. 反序列化（JSON → Python 对象）
• 高级特性
• 1. 处理复杂数据类型
• 2. 自定义选项
• 3. 处理非 UTF-8 数据
• 性能对比示例
• 使用场景推荐
• 注意事项
• 总结

核心优势

1. 极高性能：
   • 比标准库 json 快 10~100 倍（尤其在大数据量时）。
   • 反序列化速度超过 ujson，序列化速度接近 Rust/C 原生水平。
2. 内存高效：
   • 直接处理 bytes 而非 str，减少内存分配。
3. 严格符合标准：
   • 符合 RFC 8259 和 ECMA-404 标准。
4. 无 GIL 阻塞：
   • 在序列化/反序列化时释放 GIL，支持并发。

安装

pip install orjson

要求：Python ≥ 3.7（支持 linux/MACOS/Windows）。

基本用法

1. 序列化（Python 对象 → JSON）

import orjson

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "hobbies": ["coding", "hiking"],
    "is_active": True
}

# 序列化为 bytes
json_bytes = orjson.dumps(data)
print(json_bytes)  # b'{"name":"Alice","age":30,...}'

# 可选：转为字符串
json_str = json_bytes.decode("utf-8")

2. 反序列化（JSON → Python 对象）

json_data = b'{"name": "Bob", "score": 95.5}'

# 直接解析 bytes
parsed = orjson.loads(json_data)
print(parsed["name"])  # "Bob"

高级特性

1. 处理复杂数据类型

orjson 原生支持更多类型：

from datetime import datetime, timezone
from uuid import uuid4

data = {
    "id": uuid4(),  # UUID 对象
    "created_at": datetime.now(timezone.utc)  # 时区-aware datetime
}

# 直接序列化（无需自定义转换）
json_bytes = orjson.dumps(data)

2. 自定义选项

通过 option 参数启用扩展功能：

json_byteseWyjWNv = orjson.dumps(
    data,
    option=orjson.OPT_NAIVE_UTC |   # 将无时区 datetime 视为 UTC
           or编程客栈json.OPT_SERIALIZE_NUMPY |  # 支持 numpy 数组
           orjson.OPT_SORT_KEYS     # 按键排序输出
)

3. 处理非 UTF-8 数据

# 序列化非 UTF-8 字符串（如 latin-1）
data = {"text": "caf".encode("latin-1")}
json_bytes = orjson.dumps(data)  # 自动处理

性能对比示例

import timeit
import orjson
import json

data = {"value": [i for i in range(10000)]}

# orjson 速度测试
t_orjson = timeit.timeit(lambda: orjson.dumps(data), number=1000)

# 标准库速度测试
t_stdlib = timeit.timeit(lambda: json.dumps(data), number=1000)

print(f"orjson: {t_orjson:.4f} sec")
print(f"json:   {t_stdlib:.4f} sec")

典型结果：

orjson: 0.02 sec
json:   0.25 sec  # 慢 10 倍以上

使用场景推荐

1. 高吞吐量服务：API 服务器、微服务。
2. 大数据处理：快速解析大型 JSON 文件。
3. 科学计算：无缝集成 NumPy/Pandas。
4. 替代 json：追求极致性能的通用场景。

注意事项

1. 输出类型：
   • dumps() 返回 bytes（非字符串），需手动解码为 str。
2. 键排序：
   • 默认不排序键，需用 option=orjson.OPT_SORT_KEYS。
3. 错误处理：
   • 无效输入直接抛出 orjson.JSONDeeWyjWNvc编程客栈odeError。

总结

orjson 是 Python 生态中性能最强的 JSON 库，适用于对速度要求严苛的场景。其特点包括：编程客栈

• 极速的序列化/反序列化
• 原生支持日期、UUID、NumPy 等类型
• 内存高效且线程安全

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