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Python中最值得学习的第三方JSON库
，下面我们就来领略其常用方法吧~ 2 orjson常用方法 orjson支持3.7到3.10所有版本64位的Python，本文演示对应的orjson的版本为3.7.0，直接使用pip install - U orjson即可完成安装。 下面我们来对orjson中的常用方法进行演示： 2.1 序列化 与原生json库类似，我们可以使用orjson.dumps()将Python对象序列化为JSON数据，注意，略有不同的是，orjson序列化的结果并不是 ，orjson默认会抛出TypeError错误，这时需要配置option=orjson.OPT_NON_STR_KEYS来强制将这些键转换为字符型： OPT_SERIALIZE_NUMPY orjson 除了可以自动序列化numpy对象外，orjson还支持对UUID对象进行转换，在orjson 3.0之前的版本中，需要配合option=orjson.OPT_SERIALIZE_UUID，而本文演示的
1.7K10编辑于 2022-07-06 - 来自专栏数据科学学习手札
（数据科学学习手札137）orjson：Python中最好用的json库
，下面我们就来领略其常用方法吧~ 2 orjson常用方法 orjson支持3.7到3.10所有版本64位的Python，本文演示对应的orjson的版本为3.7.0，直接使用pip install -U orjson即可完成安装。 下面我们来对orjson中的常用方法进行演示： 2.1 序列化 与原生json库类似，我们可以使用orjson.dumps()将Python对象序列化为JSON数据，注意，略有不同的是，orjson ，orjson默认会抛出TypeError错误，这时需要配置option=orjson.OPT_NON_STR_KEYS来强制将这些键转换为字符型： OPT_SERIALIZE_NUMPY orjson 除了可以自动序列化numpy对象外，orjson还支持对UUID对象进行转换，在orjson 3.0之前的版本中，需要配合option=orjson.OPT_SERIALIZE_UUID，而本文演示的
2.3K20编辑于 2022-06-08 - 来自专栏灵墨AI探索室
Java开发者的Python进修指南：JSON利器之官方json库、demjson和orjson的实用指南
"]) # 使用 orjson 反序列化 JSON 数据 import orjson data_dict = orjson.loads(json_data) # 将字典转换为 Person 对象 但是当我们尝试将person对象转换成字符串时，官方的JSON模块无法完成这个任务，而orjson则可以轻松胜任。 orjson.dumps(person) option参数 orjson还支持使用option参数来定制序列化的结果。当然，还有很多其他的选项可以使用，但是由于太多了，我就不一一列举了。 } json_data = orjson.dumps(data, option=orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS) print(json_data.decode()) 为什么需要进行解码呢 另外，orjson库是一个高效的JSON库，支持多种数据类型的序列化，并提供了定制化输出的选项。
1.3K20编辑于 2024-01-22 - 来自专栏自动化、性能测试
FastAPI（49）- 自定义响应之 ORJSONResponse、UJSONResponse
PlainTextResponse RedirectResponse StreamingResponse、FileResponse ORJSONResponse 作用 如果需要提高性能，可以安装并使用 orjson Python JSON 库，支持 dataclass、datetime、numpy 注意：仅在 FastAPI 才支持 ORJSONResponse，Starlette 并没有它 pip install orjson Content-type 将为 application/json，并且会记录在 OpenAPI 中 查看 Swagger API 文档的 Response Header 请求结果 源码 用的是 orjson 的 dumps() 方法 UJSONResponse 和 ORJSONResponse 一样的用法，更推荐用 orjson 代替 ujson
1.4K30发布于 2021-10-09 - 来自专栏linux、Python学习
为Python选择一个更快的JSON库
我考虑的库有orjson、rapidjson、ujson和hyperjson。 步骤 4: 基准测试 最后的两个竞争者是rapidjson和orjson。我运行了以下基准测试: 结果如下: 即使需要额外的Unicode解码，orjson也是最快的(对于这个特定的基准测试!)。 orjson的用户比rapidjson要少(比较orjson PyPI stats和rapidjson PyPI stats)，并且它也没有Conda包，所以我必须自己为Conda-forge对它进行打包 需求为大 你应该使用orjson吗? 不一定。你可能有不同的要求，你的基准测试也可能不同——例如，你可能需要解码大型文件。
1.6K20发布于 2019-09-04 - 来自专栏HelloGitHub
《HelloGitHub》第 69 期
'(Albert Einstein)' ); 地址：https://github.com/PHPOffice/PHPWord Python 项目 26、orjson：更快更强的 Python JSON 支持比如日期、numpy 数组等丰富的数据类型，而且速度更快 >>> import orjson, datetime, numpy >>> data = { "type": "job", (data, option=orjson.OPT_NAIVE_UTC | orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY) b'{"type":"job","created_at":"1970-01 -01T00:00:00+00:00","status":"\xf0\x9f\x86\x97","payload":[[1,2],[3,4]]}' >>> orjson.loads(_) {'type' '1970-01-01T00:00:00+00:00', 'status': '', 'payload': [[1, 2], [3, 4]]} 地址：https://github.com/ijl/orjson
2.4K30编辑于 2022-01-07 - 来自专栏编程教程
Python中的json模块：从基础到进阶的实用指南
in range(10000)]with open("bulk_data.json", "w") as f: json.dump(data_list, f)七、第三方库扩展：jsonpath与orjson7.1 titles = [match.value for match in jsonpath_expr.find(data)]print(titles) # 输出: ["Python入门", "算法导论"]7.2 orjson ：高性能序列化对于追求速度的场景，orjson库比标准库快3-5倍：import orjsondata = {"key": "value"}json_str = orjson.dumps(data).decode 性能考量：大数据量时考虑流式处理或orjson等高性能库。
62111编辑于 2025-10-20 - 来自专栏Java Tale
python打包gradio 项目exe
--collect-all mdurl --collect-all multipart --collect-all numpy --collect-all opencc --collect-all orjson --collect-all mdurl --collect-all multipart --collect-all numpy --collect-all opencc --collect-all orjson --collect-all mdurl --collect-all multipart --collect-all numpy --collect-all opencc --collect-all orjson
97900编辑于 2025-03-12 - 来自专栏C++干货基地
【Python报错已解决】json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
在这种情况下，可以考虑使用一些更高级的JSON解析库，如 orjson 或 ujson 等。 以下是一个使用 orjson 库来解析JSON数据的示例： import orjson json_data = "{}" try: parsed_data = orjson.loads (json_data) print(parsed_data) except orjson.JSONDecodeError as e: print("使用orjson解析JSON
1.6K10编辑于 2025-05-29 - 来自专栏编程教程
Python处理JSON数据的最佳实践：从基础到进阶的实用指南
f"Total errors: {error_count}")性能对比：传统方法：json.load() → 内存爆炸流式方法：峰值内存占用<10MB（处理10GB文件）3.2 替代方案：ujson与orjson 对于高频序列化场景，第三方库可提升3-5倍性能：import ujson # 或 orjson data = [{"id": i, "value": f"item-{i}"} for i in range ms per loop # ujson性能%timeit ujson.dumps(data) # 100 loops, best of 3: 24.5 ms per loop选型建议：需要最高性能：orjson
85710编辑于 2025-08-22 - 来自专栏人工智能应用
Python JSON终极指南：从基础到高级实战
JSON库的性能对比： 库名称 序列化速度 反序列化速度 内存占用 特点 json (标准库) 基准 基准 中等 Python内置，功能完整 ujson 3-5x 4-10x 低 极致性能，C语言实现 orjson 功能扩展 rapidjson 2-4x 3-6x 低 C++实现，支持SAX/STL风格 性能测试代码： import timeit import json import ujson import orjson ] } # 测试函数 def test_serialization(lib_name): lib = globals()[lib_name] if lib_name == "orjson data) def test_deserialization(lib_name, json_str): lib = globals()[lib_name] if lib_name == "orjson lambda: lib.loads(json_str) return lambda: lib.loads(json_str) # 基准测试 libs = ["json", "ujson", "orjson
50810编辑于 2025-08-01 - 来自专栏话梅糖のAndroid学习
JSON配置文件格式全解析与多语言实战指南
} } 三、多语言解析方案 3.1 主流语言实现对比 语言 推荐库 性能基准（MB/s） 特色功能 JavaScript JSON.parse() 320 原生支持，V8引擎优化 Python orjson
93110编辑于 2025-04-30 - 来自专栏人人都是架构师
Cysimdjson：地球上最快的 JSON 解析器
743.67 EPS ( 1.04) 2474.81 MB/s * libpy_simdjson loads 654.15 EPS ( 1.19) 2176.88 MB/s * orjson
1.1K10编辑于 2024-05-08 - 来自专栏信数据得永生
PokéLLMon 源码解析（一）
_static_files_root, "moves", f"gen{gen}moves.json") ) as f: return orjson.loads(f.read _static_files_root, "natures.json")) as f: return orjson.loads(f.read()) # 加载学会招式数据 _static_files_root, "learnset.json")) as f: return orjson.loads(f.read()) # 加载宝可梦图鉴数据 _static_files_root, "pokedex", f"gen{gen}pokedex.json") ) as f: # 使用 orjson 库加载 JSON 文件内容 dex = orjson.loads(f.read()) # 创建一个空字典用于存储其他形态的宝可梦数据 other_forms_dex
40610编辑于 2024-03-08 - 来自专栏数据大宇宙
python遇到嵌套结构数据，别用递归，试试这种新方式
准备工作 使用任意 json 库把数据加载到 python 中： 这里用 orjson ，你也可以使用其他的库，得到的是一个嵌套字典。 一开始，我们先不考虑循环，判断的逻辑代码怎么写。
38410编辑于 2024-01-17 - 来自专栏数据库
【MySQL】MySQL9.0发布，有点小失望
CREATE TABLE v1 (c1 VECTOR(5000));但VECTOR不能用作下列任何类型的函数和运算符的参数：数字函数和运算符时间函数全文搜索功能XML 函数位函数，例如按位AND与 ORJSON
94410编辑于 2024-09-22 - 来自专栏大大的小数据
用金山文档的python运行复杂统计计算行不行之一？2024.3.20
61 orjson==3.9.9 orjson JSON库 快速的JSON编码器和解码器库。
68410编辑于 2024-03-25 - 来自专栏猫头虎博客专区
一款证件照AI自动化处理神器：AI-ID-Photo-LiYing，几步搞定证件照的后期处理
AI-ID-Photo-LiYing cd AI-ID-Photo-LiYing pip install -r requirements.txt 如果在 Windows 7 上运行，请确保 onnxruntime==1.14.0、orjson
1.6K10编辑于 2025-07-14 - 来自专栏架构之路
使用 Cloud 实现代码功能开发并节省 Token 教程
JSON处理优化：使用orjson或ujson等高性能JSON库替代标准库json，可以获得显著的性能提升。在处理大量JSON数据时尤为明显。 展开代码语言：PythonAI代码解释importorjsondefparse_json(data):#orjson比标准json库快3-10倍returnorjson.loads(data)defdump_json orjson：高性能JSON序列化库，比标准库快3-10倍。boto3：AWSSDKforPython，用于与AWS服务交互。
20710编辑于 2026-02-05 AI健身体能测试之基于paddlehub实现引体向上计数个数统计
onnx==1.15.0 opencv-contrib-python==4.6.0.66 opencv-python==4.6.0.66 openpyxl==3.1.2 opt-einsum==3.3.0 orjson
24600编辑于 2025-07-16
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