面试题：Python json.loads反序列化性能优化及定制

Question

当需要对大量复杂的JSON数据使用json.loads进行反序列化时，如何优化性能？如果JSON数据的结构不符合标准JSON规范，但有一定规律，你会如何定制json.loads的反序列化过程来处理这种特殊情况？

Answer 1

优化 json.loads 反序列化大量复杂 JSON 数据性能的方法

1. 使用适当的解析库：
   • 标准库 json 在很多情况下性能不错，但对于非常大的 JSON 数据，可以考虑使用 ujson 库，它是一个快速的 JSON 解析库，通常比标准库快很多。安装 ujson 后，使用 ujson.loads 替代 json.loads 进行反序列化。
2. 分块读取：
   • 如果数据量过大，一次性加载到内存可能导致内存不足。可以考虑分块读取数据，例如使用 io.StringIO 和 json.JSONDecoder 的 raw_decode 方法。示例代码如下：

import json
from io import StringIO


def parse_large_json(file_path):
    decoder = json.JSONDecoder()
    with open(file_path) as f:
        buffer = ""
        while True:
            chunk = f.read(4096)
            if not chunk:
                break
            buffer += chunk
            while buffer:
                try:
                    result, pos = decoder.raw_decode(buffer)
                    yield result
                    buffer = buffer[pos:].lstrip()
                except json.JSONDecodeError:
                    break

3. 减少对象创建开销：
   • 如果 JSON 数据中有很多重复的结构，可以预先创建一些对象模板，在反序列化时复用这些对象，减少每次创建新对象的开销。例如，对于包含大量相似字典结构的 JSON，可以预先定义一个字典模板，然后根据 JSON 数据更新模板字典。
4. 优化内存使用：
   • 在反序列化过程中，尽量减少中间变量的使用，避免不必要的内存占用。例如，如果反序列化后的数据只需要部分字段，可以在反序列化后立即提取所需字段，然后释放不需要的部分。

处理不符合标准 JSON 规范但有规律数据的方法

1. 预处理数据：
   • 先对不符合标准规范的 JSON 数据进行预处理，使其符合标准规范。例如，如果 JSON 数据中的键没有用双引号括起来，可以使用正则表达式将键用双引号括起来。示例代码如下：

import re


def preprocess_json(json_str):
    json_str = re.sub(r'(\w+):', r'"\1":', json_str)
    return json_str

2. 定制 JSONDecoder：
   • 继承 json.JSONDecoder 类，并重写 raw_decode 方法，根据数据的规律来定制反序列化过程。例如，如果 JSON 数据中数组元素之间使用分号分隔而不是逗号，可以在 raw_decode 方法中进行特殊处理。示例代码如下：

import json


class CustomDecoder(json.JSONDecoder):
    def raw_decode(self, s, idx=0):
        s = s.replace(';', ',')
        return super().raw_decode(s, idx)

然后使用 CustomDecoder 进行反序列化：

data = '{"key1": "value1"; "key2": "value2"}'
decoder = CustomDecoder()
result = decoder.decode(data)

3. 使用状态机：
   • 对于更复杂的不符合标准规范的 JSON 数据，可以使用状态机来处理。状态机可以根据不同的字符或字符序列，在不同的状态之间转换，从而正确解析数据。例如，使用 enum 定义状态，在状态转换函数中处理不同状态下的字符解析逻辑。