Python处理JSON字符串：为何应避免使用eval()及性能对比

一、前言

近期观察到部分开发者在使用eval()函数处理JSON数据。为了规避JSON中null、false、true与Python中None、False、True大小写不一致导致的转换错误，他们甚至编写了额外的赋值语句进行映射（例如将null赋值为None等）。这种做法不仅繁琐，且违背了标准处理流程。

null=None false=False true=True

实际上，Python标准库提供了专门的json模块。将JSON字符串转换为字典只需调用json.loads()方法即可，无需任何额外映射。此外，从性能角度来看，eval()处理JSON的效率远低于专用的json库。

二、Json.loads与eval 性能对比

为了直观展示性能差异，我们构建了一个包含100万个键值对的JSON字符串作为测试数据：

test_data = json.dumps({str(i): i for i in range(1000000)})

随后分别使用eval()和json.loads()对该数据进行解析，并记录耗时结果：

1. eval

执行时间为： 0:00:03.730528

2. json.loads

执行时间为： 0:00:00.466475

两者执行时间相差超过8倍！

此外，在实际项目中涉及100KB以上JSON字符串转换的场景下，耗时对比结果如下：

在单线程或非高并发场景下，eval与json.loads的时间差异可能不易被直接感知；但在高并发请求环境中，这种性能差距将变得极为显著。因此，强烈建议将代码中处理JSON的eval()替换为json.loads()。

若项目中使用requests库发起HTTP请求，可以直接调用响应对象的json()方法，示例如下：

res=requests.get(url='http://qqlykm.cn/api/t/url.php?url=quniao.blog.csdn.net')
res_dict=res.json()

查看requests库源码可知，其内部同样调用了Python标准库的json.loads()方法，此举旨在简化代码编写。

至此，关于Python处理JSON字符串不建议使用eval()的讨论结束。如需了解更多Python处理JSON的相关内容，请查阅本站往期文章或继续浏览后续系列。感谢大家的支持！