orjson 与 ujson 性能对比分析

在 Python 的 JSON 处理库中，orjson 通常比 ujson 更快，尤其是在序列化（dumps）和反序列化（loads）复杂或大规模数据时。以下是具体对比和原因分析：

1. 性能基准测试

• 序列化（dumps）：
  orjson 的序列化速度通常比 ujson 快 1.5~3 倍，尤其是在处理嵌套结构、非 ASCII 字符串或特殊数据类型（如 datetime）时。
• 反序列化（loads）：
  两者的反序列化速度差异较小，但 orjson 仍然略快（约 10~30%）。

示例测试数据（仅供参考）：

2. 优势场景

• orjson 的优势：
  • 原生支持更多 Python 类型（如 datetime、UUID、numpy 数组），无需手动转换。
  • 对大规模数据（尤其是嵌套结构）处理更高效。
  • 严格遵循 JSON 规范（RFC 8259），兼容性更好。
• ujson 的优势：
  • 在某些简单场景（如小规模纯字符串/数字数据）中，性能可能与 orjson 接近。
  • 安装更简单（不需要 Rust 工具链）。

3. 内存效率

• orjson 的序列化结果通常比 ujson 更紧凑（节省约 5~20% 的存储空间），因为它优化了编码策略。

4. 为何 orjson 更快？

• 语言实现：
  orjson 用 Rust 编写（无 GC 内存管理），而 ujson 用 C 编写。Rust 的零成本抽象和内存优化使其在复杂场景中更具优势。
• 算法优化：
  orjson 使用了更高效的序列化算法（如 SIMD 指令加速字符串处理）。

5. 如何选择？

• 优先选 orjson：
  需要处理复杂数据类型、大规模数据或追求极致性能时。
• 考虑 ujson：
  环境限制无法安装 orjson（需 Rust 工具链），或仅需处理简单数据。

代码示例

# 安装库
pip install orjson ujson

# 性能测试
import orjson, ujson, time

data = {"key": "value" * 1000, "nums": list(range(10000))}

# orjson 序列化
start = time.time()
orjson.dumps(data)
print(f"orjson dumps: {time.time() - start:.6f}s")

# ujson 序列化
start = time.time()
ujson.dumps(data)
print(f"ujson dumps: {time.time() - start:.6f}s")

总结

orjson 是当前 Python 生态中速度最快的 JSON 库，建议优先选择。若无法安装，ujson 仍是比标准库 json 更快的替代品。实际性能差异需结合数据规模和类型实测。