获取接口数据时response.json()和son.loads(ret.text)执行效率
  TEZNKK3IfmPf 2023年11月13日 21 0

1、生成数据

import random
import json

dict_json = {}
with open('./new_file.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
    for i in range(100000):
        dic = {f"info_{i}": {"name": f"dgw_{i}", "age": random.randint(21, 35), "sex": random.choice(['男', '女'])}}
        dict_json.update(dic)
    f.write(json.dumps(dict_json))

2、启动项目

from flask import Flask, jsonify
import json

app = Flask(__name__)

with open('./new_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    json_data = json.loads(f.read())


@app.route('/json')
def demo3():
    json_dict = json_data
    return jsonify(json_dict)


if __name__ == '__main__':
    app.run()

3、测试执行效率

示例代码:

import requests
import time
import json

start_time1 = time.time()
for i in range(100):
    ret = requests.get('http://127.0.0.1:5000/json')
    print(ret.json())
end_time1 = time.time()

start_time2 = time.time()
for i in range(100):
    ret = requests.get('http://127.0.0.1:5000/json')
    print(json.loads(ret.text))
end_time2 = time.time()

print("response.json方法耗时:", end_time1 - start_time1)
print("json.loads(ret.text)方法耗时:", end_time2 - start_time2)

执行结果:

获取接口数据时response.json()和son.loads(ret.text)执行效率

本人亲测,发现两种方法执行效率几乎是一样的!

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最后一次编辑于 2023年11月13日 0

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