简单对比cPickle与cjson的性能与效率。

jinti

无意对比了一下cjson与cPickle的性能：
[jinti@bsd ~/myproc]$ python test.py
pickle usage 1.609375
cjson usage 1.2109375
pickle 49, cjson 38
分别对 ('abcd',100,1.0, ['foo',100,None])  做序列化与反序化的工作，连续做10万次。 最后比较一下两种方法序列化后的大小。
看来cjson不仅性能好，还是很适合网络传输。
本来打算用cPickle做RPC的序列化协议，看来cjson还是挺合适的。
我的机器 FreeBSD 7.0-STABLE :
CPU: AMD Athlon(tm) 64 X2 Dual Core Processor 3600+ (1908.81-MHz 686-class CPU)
real memory  = 1006436352 (959 MB)
avail memory = 962785280 (918 MB)
Python 2.5.1
代码如下：
from cPickle import *
from cjson import *
import time
n = 100000
st = time.clock()
v = ('abcd',100,1.0, ['foo',100,None])
for i in xrange(n):
    loads(dumps(v))
print 'pickle usage', time.clock() - st
st = time.clock()
for i in xrange(n):
    decode(encode(v))
print 'cjson usage', time.clock() - st
print 'pickle %s, cjson %s'%(len(dumps(v)), len(encode(v)))
顺便提一下，早上在公司写了一个简单的rpc程序，长连接，10万次调用cPickle用了9秒，cjson用了8秒，不过还没有优化。基本上能保证每秒超过1万次的rpc调用， ^^ 足够了，而且代码才80行左右。


本文来自ChinaUnix博客，如果查看原文请点：http://blog.chinaunix.net/u/8873/showart_1009742.html

pumaboyd

嘻嘻，要的就是time.clock() 这个，比itemit模块方便。