큰 JSON 파일 파싱 Python 라이브러리 성능 비교

1. 개요

1.1. 이 문서의 목적

큰 JSON 파일을 파싱할 때 메모리 사용량과 속도 측면에서 JSON 파싱 Python 라이브러리들을 비교해 봅니다.

1.2. 독자

큰 JSON 파일을 파싱하여 처리하고자 하는 개발자

1.3. 사전 지식

Python 프로그래밍 기초
JSON 파일 형식

2. 준비

2.1. 테스트 환경

테스트를 위해 사용한 환경은 다음과 같습니다.

CPU: 12th Gen Intel Core i7-12700H x 20
Memory: 32GB
OS: Ubuntu 22.04.2 LTS

2.2. 데이터

샌프란시스코의 지리 정보를 담고 있는 City Lots San Francisco in .json 파일을 테스트 데이터로 사용합니다. 데이터의 JSON 구조는 아래와 같습니다.

{
    "type": "FeatureCollection",
    "features": [
        {
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "MAPBLKLOT": "0001001",
                ...
                "LOT_NUM": "001",
                ...
            },
            "geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [
                    ...
                ]
            }
        },
        ...
        {
            "type": "Feature",
            "properties": {
                "MAPBLKLOT": "VACSTWIL",
                ...
                "LOT_NUM": "WIL",
                ...
            },
            "geometry": {
                "type": "Polygon",
                "coordinates": [
                    ...
                ]
            }
        }
    ]
}

파일 크기: 181MB
features 속성의 배열 크기: 206560

2.3. 라이브러리

라이브러리	스트리밍 방식 여부	특징
json	X	파이썬 기본 패키지에 포함
ujson	X	UltraJSON (순수 C로 작성하였고 빠름)
orjson	X	빠르고 json보다 올바르다(correct)고 함
ijson	O	High-level, low-level 인터페이스 제공 (items, kvitems, parse)
json-streamer	O	부분 입력 가능
bigjson	O	필요할 때 파일로부터 읽음

2.4. 테스트 스크립트

다음 각각의 작업을 수행할 때마다 스크립트를 새롭게 시작하는 방식으로 메모리 사용량과 소요 시간을 측정합니다.

JSON 파일의 앞 부분에서 LOT_NUM 속성의 값 얻기
JSON 파일의 마지막 부분에서 LOT_NUM 속성의 값 얻기

테스트 스크립트는 python-lib-test에 있습니다.

3. 테스트 결과

JSON 파일의 앞 부분 LOT_NUM 값 얻기

라이브러리	메모리(MB)	속도(초)
json	855	2.96
ujson	1035.7	2.72
orjson	862.6	2.12
ijson.items()	14.4	0.00
ijson.parse()	14.8	0.00
json-streamer	17.3	0.00
bigjson	15.0	0.00

JSON 파일의 마지막 부분 LOT_NUM 값 얻기

라이브러리	메모리(MB)	속도(초)
json	855	2.94
ujson	1035.5	2.76
orjson	888.2	2.21
ijson.items()	15.2	2.10
ijson.parse()	14.8	2.79
json-streamer	17.5	22.87
bigjson	15.8	325.23

위 표를 보면 메모리 사용량 및 속도 측면에서 ijson이 가장 좋은 결과를 보여주고 있음을 알 수 있습니다.

중요!!!

라이브러리 비교 순위는 JSON 데이터의 구조와 테스트 시나리오에 따라 달라질 수도 있습니다.

참고

JSON 파일을 처음부터 끝까지 파일 읽기(file read)만 수행하기
- 소요 시간: 0.05초
Python RegEx 라이브러리(import re)를 사용하여 마지막 부분 LOT_NUM 값 얻기
- 메모리 사용량: 12.2MB
- 소요 시간: 0.15초

4. 더 읽어 볼만한 자료

Processing large JSON files in Python without running out of memory by Itamar Turner-Trauring

Written with StackEdit.

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