面试题：Python优化字典与JSON转换在大数据量下的性能

优化方案

使用ijson库处理JSON解析：ijson是一个用于处理JSON数据的增量解析库，它不会一次性将整个JSON数据加载到内存中，而是逐块处理，这对于大数据量的JSON字符串转换回字典非常有效。
使用orjson库处理JSON序列化：orjson是一个快速的JSON序列化和反序列化库，相比标准库json，它在性能上有显著提升，尤其在处理大数据量字典转换为JSON格式时。

代码实现

安装依赖：

pip install ijson orjson

将字典转换为JSON：

import orjson


def dict_to_json(d):
    return orjson.dumps(d)

将JSON字符串转换回字典：

import ijson


def json_to_dict(s):
    parser = ijson.parse(s)
    result = {}
    stack = [result]
    for prefix, event, value in parser:
        if event =='map_key':
            key = value
            stack.append({})
            stack[-2][key] = stack[-1]
        elif event == 'end_map':
            stack.pop()
        elif event == 'end_array':
            stack.pop()
        else:
            stack[-1][key] = value
    return result

性能测试对比结果

生成测试数据：

big_dict = {str(i): i for i in range(100000)}
big_json = orjson.dumps(big_dict)

使用标准库json进行性能测试：

import json
import time


start_time = time.time()
json_str = json.dumps(big_dict)
json_dict = json.loads(json_str)
end_time = time.time()
print(f"Standard json module time: {end_time - start_time} seconds")

使用优化方案进行性能测试：

start_time = time.time()
orjson_str = dict_to_json(big_dict)
orjson_dict = json_to_dict(orjson_str)
end_time = time.time()
print(f"Optimized method time: {end_time - start_time} seconds")

通常情况下，运行上述性能测试代码后，会发现使用orjson和ijson库的优化方案在处理大数据量时，无论是时间性能还是内存使用上，都优于Python标准库的json模块。具体性能提升比例会因机器性能不同而有所差异，但一般在处理十万级数据量时，优化方案能将时间缩短数倍甚至更多。

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