Apakah kelebihan, kelemahan dan perbandingan prestasi antara json dan pickle dalam Python dari segi pensirilan data dan penyahserialisasian?

Kebaikan, keburukan dan perbandingan prestasi json dan pickle dalam Python dari segi pensirilan data dan penyahserikatan

Pensirian merujuk kepada proses The menukar struktur data atau objek kepada format yang boleh disimpan atau dihantar, manakala penyahserialisasian ialah proses menukar data bersiri kembali kepada objek asal. Python menyediakan banyak perpustakaan dan modul untuk mensiri dan menyahsiri data, yang paling biasa digunakan ialah json dan pickle. Artikel ini akan menjalankan perbandingan terperinci antara json dan jeruk, termasuk kelebihan, keburukan dan perbandingan prestasi mereka, dan memberikan contoh kod khusus.

1. json introduction
   json (JavaScript Object Notation) ialah format pertukaran data ringan yang mudah dibaca dan ditulis. Modul json dalam Python menyediakan satu set fungsi untuk pengekodan dan penyahkodan data JSON. Ia menyokong penukaran antara jenis data asas Python (seperti kamus, senarai, rentetan, integer, dll.) dan format data JSON.
2. pengenalan jeruk
   acar ialah modul bersiri Python yang boleh menyimpan objek Python dalam format binari ke dalam fail atau menghantarnya melalui rangkaian. Kelebihan acar ialah ia boleh mensiri hampir semua objek Python, termasuk objek tersuai, tanpa memerlukan sebarang pemprosesan khas objek tersebut. Modul acar menyediakan satu set fungsi untuk menyeri dan menyahsiri objek Python.

Berikut ialah perbandingan terperinci antara json dan jeruk dalam aspek berikut.

3. Format data
   json menyerikan data ke dalam format teks, yang mudah dibaca dan ditulis serta mudah digunakan merentas platform dan bahasa. pickle menyerikan data ke dalam format binari, yang sukar dibaca dan ditulis, dan hanya boleh digunakan dalam persekitaran Python.
4. Data type
   json menyokong hampir semua jenis data terbina dalam Python, seperti kamus, senarai, rentetan, integer, dsb., dan juga menyokong struktur data bersarang. jeruk boleh mensiri hampir semua objek Python, termasuk objek tersuai.

Berikut ialah kod sampel yang menggunakan json dan pickle untuk menyerikan objek Python ke dalam rentetan dan data binari:

import json
import pickle

data = {"name": "Alice", "age": 25, "hobbies": ["reading", "running"]}

# 使用json进行数据序列化
json_data = json.dumps(data)
print("Serialized JSON data:", json_data)

# 使用pickle进行数据序列化
pickle_data = pickle.dumps(data)
print("Serialized pickle data:", pickle_data)

Keluaran adalah seperti berikut: #🎜🎜 #

Serialized JSON data: {"name": "Alice", "age": 25, "hobbies": ["reading", "running"]}


5. 性能比较
在性能方面，pickle通常比json稍慢，原因在于pickle要处理更复杂的数据类型。对于大型的数据结构，pickle的性能将更明显地落后于json。

下面是一个比较json和pickle在序列化和反序列化大型数据结构方面性能的示例代码：

import json

import jeruk
masa import

data = {"name": "Alice", "age": 25, "hobi": [ "membaca", "berjalan"]} * 1000000

start_time = time.time()

json_data = json.dumps(data)
print("Masa diambil untuk mensiri JSON data:", time.time() - start_time)

start_time = time.time()

pickle_data = pickle.dumps(data)
print("Masa yang diambil untuk bersiri data jeruk:", time.time() - start_time)

start_time = time.time()

json.loads(json_data)
print("Masa yang diambil untuk menyahsiri JSON data:", time.time() - start_time)

start_time = time.time()

acar.loads(acar_data)
print("Masa yang diambil untuk menyahsiri data jeruk : ", masa.masa () -Mula_masa)
:

🎜🎜#:#:::::: 0.2256739568848# 5858631134033#🎜40.50 data diambil ke:70.50

Masa yang diambil untuk menyahsiri data jeruk: 0.7204098701477051

输出结果如下：

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kelebihan, kelemahan dan perbandingan prestasi antara json dan pickle dalam Python dari segi pensirilan data dan penyahserialisasian?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!