我們在日常使用Python的過程中,經常會使用json格式儲存一些數據,尤其是在web開發中。而Python原生的json庫效能差、功能少,只能堪堪應對簡單輕量的json資料儲存轉換需求。
而本文我要給大家介紹的第三方json庫orjson,在公開的各項基準性能測試中,以數倍至數十倍的性能優勢碾壓json、ujson、rapidjson、simplejson等其他Python庫,且具有諸多額外功能,下面我們就來領略其常用方法吧~
orjson常用方法
orjson支持3.7到3.10所有版本64位元的Python,本文示範對應的orjson的版本為3.7.0,直接使用pip install -U orjson即可完成安裝。下面我們來對orjson中的常用方法進行演示:
1. 序列化
與原生json庫類似,我們可以使用orjson.dumps()將Python物件序列化為JSON數據,注意,略有不同的是,orjson序列化的結果並不是str型而是bytes型,在下面的例子中,我們對包含一千萬個簡單字典元素的列表進行序列化,orjson與json庫的耗時比較如下:
2. 反序列化
將JSON資料轉換為Python物件的過程我們稱為反序列化,使用orjson .loads()進行操作,可接受bytes、str型等常見類型,在前面例子的基礎上我們添加反序列化的例子:
3. 豐富的option選項
在orjson的序列化操作中,可以透過參數option來配置許多額外功能,常用的有:
(1) OPT_INDENT_2
#透過配置option= orjson.OPT_INDENT_2,我們可以為序列化後的JSON結果添加2個空格的縮進美化效果,從而彌補其沒有參數indent的不足:
(2) OPT_OMIT_MICROSECONDS
orjson.dumps()可以直接將Python中datetime、time等標準庫中的日期時間物件轉換成對應的字串,這是原生json庫做不到的,而透過配置option= orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS,可以將轉換結果後綴的毫秒部分省略掉:
(4) OPT_SERIALIZE_NUMPY
orjson的一大重要特性是其可以將包含numpy中資料結構對象的複雜對象,相容性地轉換為JSON中的數組,配合option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY即可:
(5) OPT_SERIALIZE_UUID
除了可以自動序列化numpy物件外,orjson還支援對UUID物件進行轉換,在orjson 3.0之前的版本中,需要配合option=orjson .OPT_SERIALIZE_UUID,而本文示範的3.X版本則無需額外配置參數:
4. 針對dataclass、datetime加入自訂處理策略
當你需要序列化的物件中涉及dataclass自訂資料結構時,可以配合orjson. OPT_PASSTHROUGH_DATACLASS,再透過對default參數傳入自訂處理函數,來實現更為自由的資料轉換邏輯,譬如下面簡單的例子中,我們可以利用此特性進行原始資料的脫敏操作:
#類似的,針對datetime類型數據,我們同樣可以配合OPT_PASSTHROUGH_DATETIME和自訂default函數實作日期自訂格式化轉換:
# orjson更多特性可前往官方倉庫https://github.com/ijl/orjson了解更多.
以上是Python中值得學習的第三方JSON函式庫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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