eval 跟json.loads 是不一樣的函數(shù)，是有實現(xiàn)不一樣功能的地方，但是在某些地方它們兩個函數(shù)的功能是一樣的，在這個時候如果對執(zhí)行效率有一定要求的話，建議不要用eval，改用json.loads會有驚喜哦。

一、eval

eval() 函數(shù)用來執(zhí)行一個字符串表達(dá)式，并返回表達(dá)式的值。

二、json.loads

json.loads 用于解碼 JSON 數(shù)據(jù)。該函數(shù)返回 Python 字段的數(shù)據(jù)類型。

json.loads與eval都能將json字符串轉(zhuǎn)成python中的對象，但在實際工作中發(fā)現(xiàn)，在處理json字符串時，json.loads的性能遠(yuǎn)超eval

三、效率對比

下列代碼是通過json.loads和eval方式將103KB大小的json字符串轉(zhuǎn)python字典的耗時對比：

old_data = redis_con.get('api-case-version:' + str(version_id))
if old_data:
 l_start = datetime.datetime.now()
 load_dict = json.loads(old_data)
 l_end = datetime.datetime.now()
 print('json.loads', l_end - l_start)
 e_start = datetime.datetime.now()
 old_dict = eval(old_data)
 e_end = datetime.datetime.now()
 print('eval', e_end - e_start)

耗時對比

耗時相差了13倍多。
在平時的場景下很難遇到處理大JSON字符串的情況，所以使用loads或eval差別可以忽略不計。但在我目前的項目中，是需要取swagger上的所有接口做對比，JSON字符串的大小經(jīng)常達(dá)到1M+，這時使用loads和eval就有了較為明顯的性能差異了。

但是使用json.loads有個地方需要注意一下，json.loads對列表沒什么要求，但是對字典的格式有一定的要求，key值要保持是雙引號的key，單引號的key或者int類型都會報錯。

報錯內(nèi)容如下

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

因此字典的話建議儲存格式就是要用json.dumps轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)的json格式然后再儲存成字符串。

另外如果是其他序列化格式的，對json的速度不滿意的可以考慮用一下msgpack，使用方式也很簡單，但是也是對格式有一定的要求，有很多博主進(jìn)行過測試，都是比json快幾倍以上。這里就不詳講了。

到此這篇關(guān)于python處理json字符串(使用json.loads而不是eval())的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python處理json字符串內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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