为什么json序列化比Python中的yaml序列化快得多？

Question

我的代码在很大程度上依赖于yaml进行跨语言序列化，在加速一些东西的同时，我注意到与其他序列化方法（例如pickle、json）相比，yaml的速度非常慢。

所以真正让我吃惊的是，json比yaml快得多，因为输出几乎相同。

>>> import yaml, cjson; d={'foo': {'bar': 1}}
>>> yaml.dump(d, Dumper=yaml.SafeDumper)
'foo: {bar: 1}\n'
>>> cjson.encode(d)
'{"foo": {"bar": 1}}'
>>> import yaml, cjson;
>>> timeit("yaml.dump(d, Dumper=yaml.SafeDumper)", setup="import yaml; d={'foo': {'bar': 1}}", number=10000)
44.506911039352417
>>> timeit("yaml.dump(d, Dumper=yaml.CSafeDumper)", setup="import yaml; d={'foo': {'bar': 1}}", number=10000)
16.852826118469238
>>> timeit("cjson.encode(d)", setup="import cjson; d={'foo': {'bar': 1}}", number=10000)
0.073784112930297852

PyYaml的CSafeDumper和cjson都是用C编写的，所以这不是一个C与Python的速度问题。我甚至添加了一些随机数据来查看cjson是否正在进行缓存，但它仍然比PyYaml快得多。我知道yaml是json的一个超集，但是使用这样简单的输入，yaml序列化器怎么会慢2个数量级呢？

Answer 1

谈到效率，我使用了YAML一段时间，并对某些名称/值赋值在这种语言中的简单性感兴趣。然而，在这个过程中，我经常会被YAML的一个技巧所绊倒，语法上的微妙变化使你可以用更简洁的风格来写特殊的案例等等。最后，尽管YAML的语法在形式上几乎是一致的，但它给我留下了某种“模糊”的感觉。然后，我限制自己不接触现有的、正在工作的YAML代码，并以更全面、更安全的语法编写所有新的东西，这使我放弃了所有YAML。结果是YAML试图看起来像一个W3C标准，并生成一个小的关于其概念和规则的难读文献库。

我觉得，这远远超出了需要的智力开销。看看SGML/XML：由IBM在60年代开发的，由ISO标准化的，被称为HTML（以一种简化和修改的形式），它面向数以百万计的人，在全世界再次被记录和记录。上来杀了那条龙。JSON怎么能在这么短的时间内得到如此广泛的应用，只需要一个微不足道的网站（和一个javascript名人来支持它）？它简单明了，语法毫无疑问，学习和使用起来很容易。

XML和YAML对人类来说很难，对计算机来说也很难。JSON对人和计算机都非常友好和容易。