5大Python JSON处理库对比：性能、功能与选型建议

在 Python 中，处理 JSON 数据的常用解析库主要有以下几种，它们各有特点，适用于不同场景：

---

1. 标准库 json

• 简介：
  Python 内置的 json 模块，无需安装，支持 JSON 数据的编码（序列化）和解码（反序列化）。
• 核心功能：
  • json.loads()：将 JSON 字符串解析为 Python 对象（如字典、列表）。
  • json.dumps()：将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
  • json.load() / json.dump()：直接读写 JSON 文件。
• 特点：
  • 简单易用，适合大多数基础场景。
  • 不支持注释或特殊数据类型（如 datetime）。

示例：

import json

# 解析 JSON 字符串
data = '{"name": "Alice", "age": 25}'
python_dict = json.loads(data)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 生成 JSON 字符串
json_str = json.dumps(python_dict, indent=2)  # 美化输出

---

2. orjson（高性能替代）

• 简介：
  第三方库 orjson 是速度最快的 JSON 库之一，用 Rust 编写，性能远超标准库。
• 特点：
  • 支持 datetime、UUID 等特殊类型序列化。
  • 不支持 indent 参数（无法美化输出）。
  • 仅支持 Python 3.7+。

安装：

pip install orjson

示例：

import orjson

data = {"name": "Alice", "age": 25}
json_bytes = orjson.dumps(data)  # 返回 bytes 类型
python_dict = orjson.loads(json_bytes)

---

3. ujson（UltraJSON）

• 简介：
  专注于高性能的 JSON 解析库，比标准库快 3-10 倍，但牺牲部分兼容性。
• 特点：
  • 速度快，适合处理大规模数据。
  • 不支持所有 Python 数据类型（如自定义类）。

安装：

pip install ujson

示例：

import ujson

data = ujson.loads('{"key": "value"}')
json_str = ujson.dumps({"key": "value"})

---

4. simplejson（功能增强版）

• 简介：
  标准库 json 的扩展版，提供更多功能（如 ignore_nan 处理 NaN 值）。
• 特点：
  • 兼容性好，功能比标准库更全面。
  • 性能略低于 orjson 或 ujson。

安装：

pip install simplejson

示例：

import simplejson as json

data = json.loads('{"key": "value"}', use_decimal=True)  # 支持 Decimal 类型

---

5. rapidjson（C++ 高性能库）

• 简介：
  基于 C++ 的 JSON 解析库，平衡性能与功能。
• 特点：
  • 支持 JSON Schema 验证。
  • 需要编译安装，适合对性能有严格要求的场景。

安装：

pip install python-rapidjson

示例：

import rapidjson

data = rapidjson.loads('{"key": "value"}')
json_str = rapidjson.dumps({"key": "value"})

---

对比总结

库	性能	功能完整性	特殊类型支持	适用场景
json	中等	基础	不支持	简单解析、标准需求
orjson	高	中等	支持	高性能、特殊类型处理
ujson	高	低	部分支持	纯速度优先场景
simplejson	中等	高	部分支持	功能增强需求
rapidjson	高	高	支持	高性能 + Schema 验证

---

选择建议

1. 默认选择：标准库 json（满足大多数需求）。
2. 追求性能：orjson 或 ujson（需权衡兼容性）。
3. 功能扩展：simplejson 或 rapidjson。

如果有特殊需求（如处理 datetime），优先考虑 orjson 或 rapidjson。