Python 格式化json性能优化

Python 中常用的 JSON 序列化模块是 `json` 模块，它提供了一些方法来序列化 Python 对象为 JSON 格式的字符串，例如 `json.dumps()` 和 `json.dump()`。但是在处理大型数据时，这些方法可能会变得很慢。下面介绍一些优化方法：

1. 使用 `ujson` 模块

`ujson` 是一个 JSON 序列化和反序列化的 Python 第三方库，它比 Python 内置的 `json` 库更快，因为它是用 C 编写的。使用方法几乎和 `json` 库相同，只需要将 `json` 替换为 `ujson` 即可。

2. 分块写入

如果要序列化的数据非常大，可以考虑将数据分块写入文件，而不是将整个 JSON 对象写入文件。这样可以减少内存的使用量，提高性能。示例代码如下：

import json

def write_json_file(data, file_path, chunk_size=10000):
    with open(file_path, 'w') as f:
        f.write('[')
        for i in range(0, len(data), chunk_size):
            if i != 0:
                f.write(',')
            chunk = data[i:i+chunk_size]
            json.dump(chunk, f)
        f.write(']')

这里将数据分为大小为 `chunk_size` 的块，并将每个块分别序列化为 JSON 格式后写入文件。

3. 禁用 ASCII 编码

默认情况下，`json` 库会将 Unicode 字符串编码为 ASCII 字符串，这可能会导致性能下降。可以通过将 `ensure_ascii` 参数设置为 `False` 来禁用 ASCII 编码，从而提高性能。示例代码如下：

import json

data = {"name": "张三", "age": 18}
json.dumps(data, ensure_ascii=False)

通过上述优化方法，可以在对大型数据进行 JSON 序列化时提升性能。