这篇文章主要介绍了Python中的第三方JSON库怎么用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python中的第三方JSON库怎么用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

orjson支持3.7到3.10所有版本64位的Python，本文演示对应的orjson的版本为3.7.0，直接使用pip install -U orjson即可完成安装。下面我们来对orjson中的常用方法进行演示：

与原生json库类似，我们可以使用orjson.dumps()将Python对象序列化为JSON数据，注意，略有不同的是，orjson序列化的结果并不是str型而是bytes型，在下面的例子中，我们对包含一千万个简单字典元素的列表进行序列化，orjson与json库的耗时比较如下：

将JSON数据转换为Python对象的过程我们称之为反序列化，使用orjson.loads()进行操作，可接受bytes、str型等常见类型，在前面例子的基础上我们添加反序列化的例子：

在orjson的序列化操作中，可以通过参数option来配置诸多额外功能，常用的有：

(1) OPT_INDENT_2

通过配置option=orjson.OPT_INDENT_2，我们可以为序列化后的JSON结果添加2个空格的缩进美化效果，从而弥补其没有参数indent的不足：

(2) OPT_OMIT_MICROSECONDS

orjson.dumps()可以直接将Python中datetime、time等标准库中的日期时间对象转换成相应的字符串，这是原生json库做不到的，而通过配置option=orjson.OPT_OMIT_MICROSECONDS，可以将转换结果后缀的毫秒部分省略掉：

(3) OPT_NON_STR_KEYS

当需要序列化的对象存在非数值型键时，orjson默认会抛出TypeError错误，这时需要配置option=orjson.OPT_NON_STR_KEYS来强制将这些键转换为字符型：

(4) OPT_SERIALIZE_NUMPY

orjson的一大重要特性是其可以将包含numpy中数据结构对象的复杂对象，兼容性地转换为JSON中的数组，配合option=orjson.OPT_SERIALIZE_NUMPY即可：

(5) OPT_SERIALIZE_UUID

除了可以自动序列化numpy对象外，orjson还支持对UUID对象进行转换，在orjson 3.0之前的版本中，需要配合option=orjson.OPT_SERIALIZE_UUID，而本文演示的3.X版本则无需额外配置参数：

(6) OPT_SORT_KEYS

通过配合参数option=orjson.OPT_SORT_KEYS，可以对序列化后的结果自动按照键进行排序：

(7) 组合多种option

当你的序列化操作需要涉及多种option功能时，则可以使用|运算符来组合多个option参数即可：

当你需要序列化的对象中涉及到dataclass自定义数据结构时，可以配合orjson.OPT_PASSTHROUGH_DATACLASS，再通过对default参数传入自定义处理函数，来实现更为自由的数据转换逻辑，譬如下面简单的例子中，我们可以利用此特性进行原始数据的脱敏操作：

类似的，针对datetime类型数据，我们同样可以配合OPT_PASSTHROUGH_DATETIME和自定义default函数实现日期自定义格式化转换：

关于“Python中的第三方JSON库怎么用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Python中的第三方JSON库怎么用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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