文章目录python-rapidjson用 C 速度处理 JSON 的 Python 库python-rapidjson用 C 速度处理 JSON 的 Python 库python-rapidjson 是一个将 RapidJSON 包装为 Python 扩展的库目前在 GitHub 上获得了 532 个 Star。RapidJSON 本身是腾讯开源的高性能 C JSON 解析库以解析速度著称。python-rapidjson 将其核心能力暴露给 Python 3支持 JSON 的序列化、反序列化以及 JSON Schema 验证。安装方式很直接pip 或 conda 均可$ pip install python-rapidjson$ conda install -c conda-forge python-rapidjson基础用法与 Python 标准库 json 模块接近上手成本很低 import rapidjson data {foo: 100, bar: baz} rapidjson.dumps(data) {foo:100,bar:baz} rapidjson.loads({bar:baz,foo:100}) {bar: baz, foo: 100}库同时提供函数和类两种调用方式。大部分功能既可以通过 rapidjson.dumps、rapidjson.loads 等函数调用也可以通过 Encoder、Decoder 类进行更细粒度的控制。对于需要解析带注释或尾随逗号的 JSON 文件可以用 Decoder 的 parse_mode 参数 from rapidjson import Decoder from rapidjson import PM_COMMENTS, PM_TRAILING_COMMAS decoder Decoder(parse_modePM_COMMENTS | PM_TRAILING_COMMAS) decoder( ... { ... bar: /* Block comment */ baz, ... foo:100, // Trailing comma and comment ... } ... ) {bar: baz, foo: 100}序列化也支持向类文件对象分块写入适合流式处理场景 class Stream: ... def write(self, data): ... print(Chunk:, data) ... rapidjson.dump(data, Stream(), chunk_size5) Chunk: b{foo Chunk: b:100 Chunk: b,bar Chunk: b:ba Chunk: bz}性能是这个库的主要卖点。官方文档提供了与 Python 标准库 json 及其他第三方 JSON 库的基准测试对比。由于底层调用 C 实现它在解析和序列化速度上明显快于纯 Python 方案。API 设计方面python-rapidjson 尽量保持与标准库 json 的兼容性但并未追求完全的 drop-in 替代。文档中列出了几处行为差异迁移之前可以先查阅相关说明。整体来看python-rapidjson 适合对 JSON 处理性能有明确要求的 Python 项目。如果你的应用场景涉及大量 JSON 数据的解析、生成或验证这个库值得纳入考量。对 JSON 处理性能有明确要求的 Python 项目。如果你的应用场景涉及大量 JSON 数据的解析、生成或验证这个库值得纳入考量。