Python JSON 라이브러리 비교: json vs ujson vs orjson

# 설치
pip install ujson
pip install orjson

각 라이브러리의 특징

import json
import ujson
import orjson

# 기본 json
data = {"name": "John", "age": 30}
json_str = json.dumps(data)
json_obj = json.loads(json_str)

# ujson
ujson_str = ujson.dumps(data)
ujson_obj = ujson.loads(ujson_str)

# orjson
orjson_bytes = orjson.dumps(data)
orjson_obj = orjson.loads(orjson_bytes)

성능 비교

import timeit
import datetime

test_data = {
    "string": "hello world",
    "number": 123.456,
    "boolean": True,
    "null": None,
    "array": [1, 2, 3, 4, 5],
    "object": {"key": "value"},
    "date": datetime.datetime.now()
}

# 직렬화 성능 테스트
def test_json_dumps():
    json.dumps(test_data, default=str)

def test_ujson_dumps():
    ujson.dumps(test_data, default=str)

def test_orjson_dumps():
    orjson.dumps(test_data)

# 결과 예시:
# json: 10.5 μs
# ujson: 5.2 μs
# orjson: 2.1 μs

특수 타입 처리

from decimal import Decimal
from datetime import datetime
import uuid

special_data = {
    "decimal": Decimal("123.456"),
    "datetime": datetime.now(),
    "uuid": uuid.uuid4(),
    "bytes": b"binary data"
}

# json
json.dumps(special_data, default=str)

# ujson
ujson.dumps(special_data, default=str)

# orjson
orjson.dumps(
    special_data,
    default=lambda x: x.isoformat() if isinstance(x, datetime) else str(x)
)

메모리 사용량 비교

import sys

large_data = [{"id": i, "value": f"test{i}"} for i in range(100000)]

# 메모리 사용량 측정
def get_size(obj):
    return sys.getsizeof(obj)

json_size = get_size(json.dumps(large_data))
ujson_size = get_size(ujson.dumps(large_data))
orjson_size = get_size(orjson.dumps(large_data))

라이브러리 특징 비교

특징	json	ujson	orjson
구현 언어	Python	C	Rust
상대적 성능	느림	빠름	매우 빠름
메모리 사용량	높음	중간	낮음
타입 지원	기본	제한적	광범위
설치 난이도	기본 내장	쉬움	중간
유지보수	매우 안정적	안정적	활발한 개발

사용 케이스 권장사항

사용 케이스	권장 라이브러리	이유
일반적인 사용	json	호환성, 안정성
대용량 데이터	orjson	최고 성능, 메모리 효율
간단한 고성능	ujson	쉬운 설치, 충분한 성능

 

이러한 특성을 고려하여 프로젝트의 요구사항에 맞는 라이브러리를 선택하면 됩니다.