解析字典的最快 pythonic 方式，其中值是字节字符串化 json 对象

Question

所以我有一个字典，它是我从 Redis 获得的哈希对象，类似于以下字典：

source_data = {
   b'key-1': b'{"age":33,"gender":"Male"}', 
   b'key-2': b'{"age":20,"gender":"Female"}'
}

我的目标是从此字典中提取所有值并将它们作为 Python 字典的列表，如下所示：

final_data = [
   {
      'age': 33,
      'gender': 'Male'
   },

   {
      'age': 20,
      'gender': 'Female'
   }
]

我尝试使用 json 解析来理解列表：

import json
final_data = [json.loads(a) for a in source_data.values()]

它有效，但对于大型数据集，它需要太多时间。

我改用这个第 3 方 json 模块 ujson which is faster according to this benchmark，但我没有发现任何改进。

我试过使用多线程:

pool = Pool()
final_data = pool.map(ujson.loads, source_data.values(), chunksize=500)

pool.close()
pool.join()

我用chunksize玩了一下，结果还是一样，还是花了不少时间。

如果有人能提出另一个解决方案或改进以前的尝试，那将非常有帮助，如果我能避免使用循环，那将是理想的。

Answer 1

假设这些值确实有效 JSON，构建一个单个 JSON 对象进行解码可能会更快。我认为将这些值连接成一个字符串应该是安全的。

>>> new_json = b'[%s]' % (b','.join(source_data.values(),)
>>> new_json
b'[{"age":33,"gender":"Male"},{"age":20,"gender":"Female"}]'
>>> json.loads(new_json)
[{'age': 33, 'gender': 'Male'}, {'age': 20, 'gender': 'Female'}]

这用单次调用 b','.join 和单次字符串格式化操作的较少开销取代了调用 json.loads 2000 多次的开销。

Answer 2

作为参考，我尝试复制这种情况：

import json, timeit, random
source_data = { 'key-{}'.format(n).encode('ascii'): 
                '{{"age":{},"gender":"{}"}}'.format(
                    random.randint(18,75), 
                    random.choice(("Male", "Female"))
                 ).encode('ascii') 
               for n in range(45000) }
timeit.timeit("{ k: json.loads(v) for (k,v) in source_data.items() }", 
    number=1, globals={'json': json, 'source_data': source_data})

这在不到一秒的时间内完成。那些超过 30 秒的一定是我没看到的东西。

我最接近的猜测是您将数据放在某种代理容器中，其中每个键提取都变成了远程调用，例如使用 hscan rather than hgetall。使用 count 提示 hscan.

应该可以在两者之间进行权衡

正确的分析应该揭示延迟的来源。

解析字典的最快 pythonic 方式，其中值是字节字符串化 json 对象

Fastest pythonic way of parsing dictionary where values are bytes stringfied json object

python

json

dictionary

python-3.x

ujson