データのシリアル化と逆シリアル化における Python の json と pickle の長所、短所、およびパフォーマンスの比較
シリアル化とは、データ構造またはオブジェクトをシリアル化されたデータに変換するプロセスを指します。データを元のオブジェクトに戻します。 Python には、データをシリアル化および逆シリアル化するためのライブラリとモジュールが多数用意されており、最も一般的に使用されるのは json と pickle です。この記事では、json と pickle の長所、短所、パフォーマンスの比較などを詳細に比較し、具体的なコード例を示します。
以下は、次の側面における json と pickle の詳細な比較です。
以下は、json と pickle を使用して Python オブジェクトを文字列とバイナリ データにシリアル化するサンプル コードです:
import json import pickle data = {"name": "Alice", "age": 25, "hobbies": ["reading", "running"]} # 使用json进行数据序列化 json_data = json.dumps(data) print("Serialized JSON data:", json_data) # 使用pickle进行数据序列化 pickle_data = pickle.dumps(data) print("Serialized pickle data:", pickle_data)
出力は次のとおりです:
Serialized JSON data: {"name": "Alice", "age": 25, "hobbies": ["reading", "running"]} 5. 性能比较 在性能方面,pickle通常比json稍慢,原因在于pickle要处理更复杂的数据类型。对于大型的数据结构,pickle的性能将更明显地落后于json。 下面是一个比较json和pickle在序列化和反序列化大型数据结构方面性能的示例代码:
import json
import pickle
import time
data = {"名前": "アリス", "年齢": 25, "趣味": ["読書", "ランニング"]} * 1000000
start_time = time.time()
json_data = json.dumps(data)
print("JSON データのシリアル化にかかる時間:", time.time() - start_time)
start_time = time.time()
pickle_data = pickle.dumps(data)
print("pickle データのシリアル化にかかる時間:", time.time() - start_time)
start_time = time.time()
json.loads(json_data)
print("JSON データの逆シリアル化にかかる時間:", time.time() - start_time)
start_time = 時間。 time ()
pickle.loads(pickle_data)
print("pickle データの逆シリアル化にかかる時間:", time.time() - start_time)
输出结果如下:
JSON データのシリアル化にかかる時間: 0.22567391395568848
pickle データのシリアル化にかかる時間: 0.7035858631134033
JSON データのシリアル化解除にかかる時間: 0.2794201374053955
pickle データのシリアル化解除にかかる時間: 0.7204098701477051
从以上结果可以看出,json的序列化和反序列化效率比pickle高一些。
以上がデータのシリアル化と逆シリアル化の観点から、Python の json と pickle の長所、短所、パフォーマンスの比較は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。