这篇文章主要介绍了Python中的第三方JSON库怎么用的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python中的第三方JSON库怎么用文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
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:
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str型而是bytes型,在下面的例子中,我们对包含一千万个简单字典元素的列表进行序列化,orjson与json库的耗时比较如下:
将JSON数据转换为Python对象的过程我们称之为反序列化,使用orjson.loads()进行操作,可接受bytes、str型等常见类型,在前面例子的基础上我们添加反序列化的例子:
在orjson的序列化操作中,可以通过参数option来配置诸多额外功能,常用的有:
(1) OPT_INDENT_2
通过配置option=orjson.OPT_INDENT_2,我们可以为序列化后的JSON结果添加2个空格的缩进美化效果,从而弥补其没有参数indent的不足:
(2) OPT_OMIT_MICROSECONDS
orjson.dumps()可以直接将Python中datetime、time等标准库中的日期时间对象转换成相应的字符串,这是原生json库做不到的,而通过配置option=orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS,可以将转换结果后缀的毫秒部分省略掉:
(3) OPT_NON_STR_KEYS
当需要序列化的对象存在非数值型键时,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:
(4) OPT_SERIALIZE_NUMPY
orjson的一大重要特性是其可以将包含numpy中数据结构对象的复杂对象,兼容性地转换为JSON中的数组,配合option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY即可:
(5) OPT_SERIALIZE_UUID
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3.X版本则无需额外配置参数:
(6) OPT_SORT_KEYS
通过配合参数option=orjson.OPT_SORT_KEYS,可以对序列化后的结果自动按照键进行排序:
(7) 组合多种option
当你的序列化操作需要涉及多种option功能时,则可以使用|运算符来组合多个option参数即可:
当你需要序列化的对象中涉及到dataclass自定义数据结构时,可以配合orjson.OPT_PASSTHROUGH_DATACLASS,再通过对default参数传入自定义处理函数,来实现更为自由的数据转换逻辑,譬如下面简单的例子中,我们可以利用此特性进行原始数据的脱敏操作:
类似的,针对datetime类型数据,我们同样可以配合OPT_PASSTHROUGH_DATETIME和自定义default函数实现日期自定义格式化转换:
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