早いもの - ピクルされたディクショナリオブジェクトを読み込む、またはJSONファイルを読み込む - ディクショナリに？

Question

何速いです：pickle.load()

または

simplejson.load()

を使用して辞書にJSONファイルをロード

（B）を使用して

（A '）unpickle化'（ロード）漬け辞書オブジェクト、

仮定：ピクルされたオブジェクトファイルは、ケースAの場合はすでに であり、JSONファイルがケースBの場合は既に存在します。

Answer 1

速度は実際にはデータの内容とサイズによって異なります。

しかし、いずれにせよ、（、Ubuntuの12.04のpython 2.7.3を）のは、例えば、JSONデータを取得し、より高速であるか見てみましょう：

• pickle
• cPickle
• json
• simplejson
• ujson
• yajlあなたが見ることができるように経由をunpickle化、

  pickle: 
  107.936687946 
  
  cpickle: 
  28.4231381416 
  
  json: 
  31.6450419426 
  
  simplejson: 
  20.5853149891 
  
  ujson: 
  16.9352178574 
  
  yajl: 
  18.9763481617 
  

  ：

  { 
      "glossary": { 
       "title": "example glossary", 
       "GlossDiv": { 
        "title": "S", 
        "GlossList": { 
         "GlossEntry": { 
          "ID": "SGML", 
          "SortAs": "SGML", 
          "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language", 
          "Acronym": "SGML", 
          "Abbrev": "ISO 8879:1986", 
          "GlossDef": { 
           "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.", 
           "GlossSeeAlso": ["GML", "XML"] 
          }, 
          "GlossSee": "markup" 
         } 
        } 
       } 
      } 
  } 
  

  テストスクリプト：

  import timeit 
  
  import pickle 
  import cPickle 
  
  import json 
  import simplejson 
  import ujson 
  import yajl 
  
  
  def load_pickle(f): 
      return pickle.load(f) 
  
  
  def load_cpickle(f): 
      return cPickle.load(f) 
  
  
  def load_json(f): 
      return json.load(f) 
  
  
  def load_simplejson(f): 
      return simplejson.load(f) 
  
  
  def load_ujson(f): 
      return ujson.load(f) 
  
  
  def load_yajl(f): 
      return yajl.load(f) 
  
  
  print "pickle:" 
  print timeit.Timer('load_pickle(open("test.pickle"))', 'from __main__ import load_pickle').timeit() 
  
  print "cpickle:" 
  print timeit.Timer('load_cpickle(open("test.pickle"))', 'from __main__ import load_cpickle').timeit() 
  
  print "json:" 
  print timeit.Timer('load_json(open("test.json"))', 'from __main__ import load_json').timeit() 
  
  print "simplejson:" 
  print timeit.Timer('load_simplejson(open("test.json"))', 'from __main__ import load_simplejson').timeit() 
  
  print "ujson:" 
  print timeit.Timer('load_ujson(open("test.json"))', 'from __main__ import load_ujson').timeit() 
  
  print "yajl:" 
  print timeit.Timer('load_yajl(open("test.json"))', 'from __main__ import load_yajl').timeit() 
  

  出力このJSON構造を与える

はtest.jsonとtest.pickleファイルにダンプpickleはそれほど高速ではありません。cPickleは、pickling/unpicklingオプションを選択した場合、必ず行く方法です。 ujsonは、この特定のデータに関するこれらのjsonパーサーの間で有望です。

また、pypy（Python JSON Performanceを参照）では、jsonおよびsimplejsonライブラリの方がはるかに高速です。

も参照してください：

• Python JSON decoding performance
• Pickle or json?
• Pickle vs JSON — Which is Faster?

それは結果がデータの他の種類とサイズに、特定のシステムでは異なることに留意することが重要です。