最近发现json解释时,不同人,用同个json库写的代码不一样(所调方法函数不一致, 不同用法会出现代码不兼容)。
特地去查了下资料,做了个比较。结果如下:
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python中的json解释库有好几个,其中不同版本有使用上的差异。
常用有 json-py 与smiplejson 两个包
其中json-py 包含一个minjson,用法一样,只是import时 是 import minjson
两个用法上有差别, 但import语句一样,
import json   # 都是如此import的。
import minjson
 #  json-py库用法
json.read( js_obj )
json.write(py_obj)
#j son的minjson用法 
minjson.read( js_obj )
minjson.write(py_obj)
#  smiplejson  的用法
json.loads(js_obj)   
json.dumps(py_obj)

python2.5没有内置的json,要手动安装。我们现在使用的是 json-py3.4
python2.6内置json解释库,是 smiplejson

smiplejson  2.09 下载 http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
json-py 3.4         下载 http://sourceforge.net/projects/json-py/files/

经过我测试两者的效率,发现
python2.5.4, XP下,1K次读/写结果如下:
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minjosn :     1.0737601508
json     :      4.49144874205
simplejson:   0.24600865082
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python2.5.4, centOS5.3 (lniux)下:
minjosn     :  1.8272049427
json          : 8.26148796082
simplejson: 3.87293195724
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以上令我不解的是XP下速度会比lniux快???
结论:
基于以上,个人感觉使用 minjson.py比较保险,现在我们开发使用的是 json-py速度最慢那个。。。
因为minjson.py只有一个文件,建议直接复制到工程公共库目录下,直接使用,免去安装痛苦。

附上测试脚本 ,希望有人在不同机子上测试结果帖上来。。。
 
GitHub 加速计划 / js / json
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适用于现代 C++ 的 JSON。
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