Python下Json和Msgpack序列化比较

　　 最近用Python时，遇到了序列化对象的问题，传统的json和新型序列化工具包msgpack都有涉及，于是做一个简单的总结：

通俗的讲：序列化：将对象信息转化为可以存储或传输的形式；反序列化：把这个存储的内容还原成对象。

json就不用多做解释了，是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于web开发中。当然也是将对象序列化成符合json规范的格式。网上有一堆堆资料。

官网：http://www.json.org

msgpack就有意思了，先看下官方解释：

MessagePack is an efficient binary serialization format. It lets you exchange data among multiple languages like JSON. But it’s faster and smaller. Small integers are encoded into a single byte, and typical short strings require only one extra byte in addition to the strings themselves.

MessagePack  是一个高效的二进制序列化格式。它让你像JSON一样可以在各种语言之间交换数据。但是它比JSON更快、更小。小的整数会被编码成一个字节，短的字符串仅仅只需要比它的长度多一字节的大小。

总结一句：就是作用和json一样，就是比json更强：更快，更小！

官网：http://msgpack.org/

我这里主要基于实际python中的使用，对比一下两种序列化效果。具体细节这位兄弟的博客讲解比较详细：http://www.heyues.com/messagepack/

好的，不管别人说的多么牛逼，还是要用自己代码试一试，才是看的到的嘛，简单写了一个测试脚本：

对一个字典对象，用json和msgpack分别序列化、反序列化10000次，观察速度和序列化之后的内存占用。

import json,msgpack,sys,time

a = {'name':'yzy','age':26,'gender':'male','location':'Shenzhen'}

begin_json = time.clock()
for i in range(10000):
    in_json = json.dumps(a)
    un_json = json.loads(in_json)
end_json = time.clock()
print('Json serialization time: %.05f seconds' %(end_json-begin_json))
print (type(in_json),'content:  ',in_json,'size: ',sys.getsizeof(in_json))
print (type(un_json),'content:  ',un_json,'size: ',sys.getsizeof(un_json))

begin_msg = time.clock()
for i in range(10000):
    in_msg = msgpack.packb(a)
    un_msg = msgpack.unpackb(in_msg)
"""
# alias for compatibility to simplejson/marshal/pickle.
load = unpack
loads = unpackb

dump = pack
dumps = packb
"""
# in_msg1 = msgpack.dumps(a)
# un_msg1 = msgpack.loads(in_msg)
end_msg = time.clock()
print('Msgpack serialization time: %.05f seconds' %(end_msg-begin_msg))

print (type(in_msg),'content:  ',in_msg,'size: ',sys.getsizeof(in_msg))
print (type(un_msg),'content:  ','size: ',sys.getsizeof(un_msg)

结果：

不得不说，从大小上面和耗时上面，msgpack的确有明显优势。

就我自己的测试而言，速度至少快了3倍多。

Json serialization time: 0.16115 seconds
<class 'str'> content:   {"age": 26, "location": "Shenzhen", "name": "yzy", "gender": "male"} size:  117
<class 'dict'> content:   {'age': 26, 'location': 'Shenzhen', 'name': 'yzy', 'gender': 'male'} size:  288
Msgpack serialization time: 0.05043 seconds
<class 'bytes'> content:   b'\x84\xa3age\x1a\xa8location\xa8Shenzhen\xa4name\xa3yzy\xa6gender\xa4male' size:  78
<class 'dict'> content:   size:  288

这样看来，msgpack还是有很大潜力的。虽然现在现存的系统大都适用json，但随着发展，包括Redis等对msgpack的支持，msgpack肯定会用在越来越多的数据传输中。