Python 中最值得学习的第三方 JSON 库

当我们在日常的 Python 开发中需要处理 JSON 格式的数据时，常常会遇到一些挑战。尤其是在 Web 开发领域，JSON 数据的处理是必不可少的。然而，Python 自带的 json 库虽然简单易用，但性能有限、功能较少，只适用于简单的 JSON 数据处理需求。在这篇文章中，我将介绍一款性能优异、功能丰富的第三方 JSON 库：orjson。

介绍

orjson 是一个针对 Python 的高性能 JSON 库。它在公开的各项基准性能测试中，以数倍至数十倍的性能优势碾压了其他流行的 Python JSON 库，如 json、ujson、rapidjson、simplejson 等。除了性能优势外，orjson 还提供了许多额外的功能，让 JSON 数据的处理更加便捷和高效。

安装

orjson 支持 Python 3.7 到 3.10 所有版本的 64 位。你可以通过以下命令来安装 orjson：

<code>pip install -U orjson</code>

orjson 常用方法

1. 序列化

与原生的 json 库类似，我们可以使用 orjson.dumps() 方法将 Python 对象序列化为 JSON 数据。不同之处在于，orjson 序列化的结果是 bytes 型而不是 str 型。下面是一个序列化示例：

<code>import orjson data = {"name": "John", "age": 30} json_data = orjson.dumps(data)</code>

2. 反序列化

反序列化是将 JSON 数据转换为 Python 对象的过程。使用 orjson.loads() 方法可以实现反序列化操作。下面是一个反序列化示例：

<code>import orjson json_data = b'{"name": "John", "age": 30}' data = orjson.loads(json_data)</code>

3. 丰富的 Option 选项

orjson 的序列化操作支持多种额外功能的配置。常用的选项包括：

• OPT_INDENT_2: 添加缩进美化效果。
• OPT_OMIT_MICROSECONDS: 省略毫秒部分。
• OPT_NON_STR_KEYS: 强制将非数值型键转换为字符型。
• OPT_SERIALIZE_NUMPY: 序列化包含 NumPy 中数据结构对象的复杂对象。
• OPT_SERIALIZE_UUID: 序列化 UUID 对象。
• OPT_SORT_KEYS: 对序列化结果按键排序。

4. 针对 dataclass、datetime 添加自定义处理策略

当需要序列化的对象中涉及到 dataclass 自定义数据结构或 datetime 类型数据时，可以配合 orjson 提供的选项和自定义处理函数来实现更灵活的数据转换逻辑。以下是一个示例：

<code>import orjson from datetime import datetime def default(obj): if isinstance(obj, datetime): return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable") data = {"name": "John", "birth_date": datetime(1990, 1, 1)} json_data = orjson.dumps(data, default=default)</code>

总结

orjson 是一个功能强大、性能优异的第三方 JSON 库，特别适用于处理大量和复杂的 JSON 数据。通过本文介绍的常用方法和选项，你可以更加灵活和高效地处理 JSON 数据，在 Python 开发中获得更好的体验和性能。

通过以上内容，希望你能更好地了解和利用 orjson 这个优秀的第三方 JSON 库，提升你的 Python 开发效率和体验。