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• 一、前言
• 二、Json.loads与eval 性能对比
• 1. eval
• 2. json.loads

一、前言

最近发现一些小伙伴使用eval来处理json，而且为了能够将json成功转为字典而不报错，还写了如下的赋值操作 （因为json中空为null，假为false,真为true与Python的表达不一样，如果不进行下面代码的赋值，用eval转换就会报错）：

null=None
false=False
true=True

其实Python的标准库中有处理json的库，就叫json，比如要把json字符串转为字典的话只需要使用json.loads这个方法就可以了；另外，eval处理json的性能也是远远比不上json库的。

二、Json.loads与eval 性能对比

现在我们创建一个长度为100万的json字符串数据：

test_data = json.dumps({str(i): i for i in range(1000000)})

然后分别通过eval,json.loads来处理,他们的时间对比:

1. eval

执行时间为： 0:00:03.730528

2. json.loads

执行时间为： 0:00:00.466475

执行时间相差了8倍多！

另外在自己的项目中，刚好有需求涉及到100KB+的json字符串转换，它们的耗时对比如下：

如果没有并发执行的情况下，使用json.loads或eval来转换花费的时间差距不是能够感知出来的，但涉及并发执行那就会变得很明显。所以快把你代码中处理json的eval改为json.loads吧！

如果做请求使用的是requests库的话，可以直接使用它的json()方法，例如：

res=requests.get(url='http://qqlykm.cn/api/t/url.php?url=quniao.blog.csdn.net')
res_dict=res.json()

查看源码发现它也是调用python标准库中的json.loads方法，只是这样可以少写一点代码。

到此这篇关于浅谈Python处理json字符串为什么不建议使用eval()的文章就介绍到这了,更多相关Python处理json字符串内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

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