Python JSON 模組 - 走到跑，跑到飛的 orjson

orjson 是一套由 Rust 實作的 Python 套件，專門用以處理 JSON 相關的 encode 與 decode 的工作，效率不僅快（根據官方測試最快可以達到 json 模組的 40 到 50 倍效率）更天生能直接處理 Python 內建 json 模組所無法序列化(serialize)的 datetime, UUID, dataclass 等資料，不需額外編寫序列化的處理程式。

如果你想改善 Python API server 處理 JSON 的速度，以降低系統回應時間，又或者你有大量 JSON 相關的資料要處理，想有效減少處理時間的話，不妨試試 orjson 吧！

前言#

Python 雖然有內建 json 模組供開發者處理 JSON 格式的資料，例如將資料輸出為 JSON 格式，或將 JSON 字串載入並轉為 Python 資料。

不過 Python 內建的 json 模組效率卻不夠好之外，使用上也容易因為遇到 dataclass, datetime, UUID 等無法序列化(serialize)的資料，而造成 TypeError , 因此在輸出 JSON 格式的字串時，都需要針對 set, datetime 或 UUID 等型別的資料先轉換成 int, float 或 str 等型態，才能正確輸出 JSON 格式的字串，詳細問題與做法可以參考 製作 JSON serializable 的類別 一文。

也許小型的應用(application)感覺不出差異，一旦應用長大到每秒要處理相當多的 JSON 資料時，勢必要使用更快、更方便的 JSON 模組以加速應用處理 JSON 的速度。

本文所介紹的 orjson 就是解決上述執行效率與 JSON 序列化問題的最佳解決方案——快又方便有效。

本文環境#

• Python 3
• Google Colab
• orjson

＄ pip install orjson

內建 json 模組 vs. orjson#

首先下列一段簡單的程式碼，就能讓內建的 json 模組出錯：

import json

from datetime import datetime


d = {
    'time': datetime.now(),
}


j = json.dumps(d)

執行結果如下，可以看到內建 json 模組無法處理 datatime 型態的資料，因此拋出 TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable 的例外錯誤(exception)：

但是 orjson 天生就能夠處理 datetime, date 等型態的資料，因此不會發生問題，例如：

import orjson


from datetime import datetime


d = {
    'time': datetime.now(),
}


j = orjson.dumps(d)
print(j)

上述執行結果如下，可以看到 orjson 能夠正常處理 datetime 型態的資料：

b'{"time":"2023-05-10T02:36:43.813289"}'

值得注意的是， orjson 所輸出的 JSON 格式是 bytes, 所以如果要轉為 Python string 需要呼叫 decode() 方法，例如：

orjson.dumps({'time': datetime.now()}).decode()

不過輸出 bytes 的好處是寫檔效率較好，可以將 open() 函式的 mode 參數設定為 binary mode, 例如 wb 直接將 bytes 寫入檔案（因為 Python 不需再額外呼叫 deocde 所以速度較快）：

with open('output.jsonlines', 'wb') as file:
	file.write(orjson.dumps(d, option=orjson.OPT_APPEND_NEWLINE)

如果不想輸出 datetime 的 microseconds, 可以設定 orjson 的 option 參數為 orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS , 例如：

import orjson
from datetime import datetime


j = orjson.dumps(datetime.now(), option=orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS)
print(j)

上述執行結果如下，可以看到 orjson 只輸出到秒為止， microseconds 的部分被拿掉了：

b'"2023-05-10T05:51:31"'

orjson 也能正常處理含有時區(tzinfo)的 datetime 資料, 例如：

import orjson, datetime, zoneinfo


orjson.dumps(
    datetime.datetime(
        2023, 5, 1, 2, 3, 4, 5,
        tzinfo=zoneinfo.ZoneInfo('Asia/Taipei'),
    )
)

上述執行結果如下，可以看到結果中有 +08:00 時區的資訊：

b'"2022-12-01T02:03:04.000009+08:00"'

orjson 內建多種原本 Python json 模組無法處理的資料，例如：

• datetime, date
• time
• enum
• dataclass
• uuid
• NumPy

此外，速度的部分我們也可以用 1 個簡單的 dict 型態的資料進行比較：

target = {
    "message": "Hello, JSON",
    "count": 10,
}

以下使用 %time 指令比較 json 與 orjson 的速度：

%time json.dumps(target)
%time orjson.dumps(target)

可以看到 orjson 至少快 json 模組至少 1 倍（ 24 µs vs. 10 µs ）：

不過這僅是我們所做的粗淺比較，詳細的 benchmark 可以參考 orjson 所提供的比較數據。

dataclass#

另一個 orjson 吸引人的功能特點是 orjson 支援處理 dataclass 的 JSON 序列化(serialization)，這也是內建 json 模組所無法處理的，例如下列範例：

import json

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class User(object):
  uid: int
  name: str
  role: str


user = User(1, "root", "admin")

json.dumps(user)

上述範例在試圖將 User dataclass 輸出為 JSON 時，出現 TypeError 的例外錯誤，如下圖：

不過 orjson 能夠正確處理 dataclass:

import orjson

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class User(object):
  uid: int
  name: str
  role: str


user = User(1, "root", "admin")

orjson.dumps(user)

上述執行結果如下，可以看到 User dataclass 已經被正確序列化：

numpy#

numpy 的 JSON 序列化也是 orjson 所主打的功能特點，不過 orjson 預設並沒有開啟 numpy 序列化的功能，如下列範例會出現 TypeError ：

import orjson, numpy


orjson.dumps(
  numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]),
)

如果要開啟 numpy 序列化功能，需要設定 orjson 的 option 參數 orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY , 例如：

import orjson, numpy


orjson.dumps(
  numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]),
  option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY,
)

orjson.loads() 載入 JSON 資料#

如果想載入 JSON 字串，可以呼叫 orjson.loads(), 該函式支援傳入 string 與 bytes:

傳入 string:

orjson.loads('{"uid":1,"name":"root","role":"admin"}')

傳入 bytes:

orjson.loads(b'{"uid":1,"name":"root","role":"admin"}')

因此如果是從檔案中讀取出來，也不用額外轉成字串處理，可以直接用 mode='rb' 讀檔案：

with open('input.jsonlines', 'rb') as file:
    for line in file:
        orjson.loads(line)

default 參數#

雖然 orjosn 已經支援多種資料型態的序列化，但也是有無法序列化的資料型態，例如 decimal 就無法被序列化為 JSON, 因此導致 TypeError 發生：

import orjson, decimal


orjson.dumps(decimal.Decimal("0.123"))

這種情況下，可以設定 default 參數，如果是 orjson 無法序列化的資料，將會傳給 default 函式進行處理，如下列範例中的 default 函式，該函式會判斷傳進來的資料是否為 decimal, 如果是則轉為字串，若不是則拋出 TypeError , 如果要處理更多不同的資料，擴充 default 函式即可：

import orjson, decimal


def default(obj):
    if isinstance(obj, decimal.Decimal):
        return str(obj)
    raise TypeError


orjson.dumps(decimal.Decimal("0.123"), default=default)

更多相關做法可以參閱 製作 JSON serializable 的類別 一文。

總結#

orjson 憑藉著 Rust 實作的效能優勢以及支援各種常見的資料型態序列化，不僅能夠減少 Python 開發者的負擔，也能有效提升 JSON 相關應用執行速度。

值得一提的是 orjson 並不提供 load() 與 dump() 2 個方法，如果你的 JSON 應用沒有用到 json.load() 與 json.dump() 2 個函式（少個 s ），只要使用以下 import 方式就可以無痛轉為使用 orjson:

import orjson as json

如果你在尋找一種方法能夠簡單無痛提升 JSON 相關應用的效能，不仿考慮使用 orjson 吧，肯定能夠帶來一些幫助！

References#

GitHub - ijl/orjson: Fast, correct Python JSON library supporting dataclasses, datetimes, and numpy