为什么 PyYAML 仅仅在解析 YAML 文件上花费了这么多时间？答案

【问题标题】：Why is PyYAML spending so much time in just parsing a YAML File?为什么 PyYAML 仅仅在解析 YAML 文件上花费了这么多时间？
【发布时间】：2013-08-26 14:24:17
【问题描述】：

我正在解析一个大约 6500 行的 YAML 文件，格式如下：

foo1:
  bar1:
    blah: { name: "john", age: 123 }
  metadata: { whatever1: "whatever", whatever2: "whatever" }
  stuff:
    thing1: 
      bluh1: { name: "Doe1", age: 123 }
      bluh2: { name: "Doe2", age: 123 }
    thing2:
    ...
    thingN:
foo2:
...
fooN:

我只想用PyYAML library 解析它（我认为在Python 中没有其他替代方法：How can I parse a YAML file in Python）。

只是为了测试，我编写了代码来解析我的文件：

import yaml

config_file = "/path/to/file.yaml"

stream = open(config_file, "r")
sensors = yaml.load(stream)

使用time 命令连同我这次得到的脚本一起执行脚本：

real    0m3.906s
user    0m3.672s
sys     0m0.100s

这些价值观似乎真的不太好。我只是想用 JSON 进行相同的测试，只是先将相同的 YAML 文件转换为 JSON：

import json

config_file = "/path/to/file.json"

stream = open(config_file, "r")
sensors = json.load(stream)  # We read the yaml config file

但执行时间要好得多：

real    0m0.058s
user    0m0.032s
sys     0m0.008s

为什么 PyYAML 解析 YAML 文件比解析 JSON 文件花费更多时间的主要原因？ 是 PyYAML 的问题还是因为 YAML 格式难以解析？ （可能是第一个）

编辑：

我添加了另一个使用 ruby 和 YAML 的示例：

require 'yaml'

sensors = YAML.load_file('/path/to/file.yaml')

而且执行时间很好！（或者至少没有 PyYAML 示例那么糟糕）：

real    0m0.278s
user    0m0.240s
sys     0m0.032s

【问题讨论】：

类似问题 => stackoverflow.com/questions/2451732/…
@moliware 是的，我以前读过那个。但是问题是关于序列化的，答案似乎没有回答我的问题:(
经过您的编辑，我明白了。您是否使用正确的选项安装它： $ python setup.py --with-libyaml install
是的，我按照这里的说明进行操作：rmcgibbo.github.io/blog/2013/05/23/… 但 LibYAML 没有任何改进。
您能否发布您正在使用的 yaml 和 json 数据文件的链接。我想比较两者，看看时间都花在了哪里。

标签： python json yaml pyyaml

【解决方案1】：

根据the docs，您必须使用CLoader/CSafeLoader（和CDumper）：

import yaml
try:
    from yaml import CLoader as Loader
except ImportError:
    from yaml import Loader

config_file = "test.yaml"

stream = open(config_file, "r")
sensors = yaml.load(stream, Loader=Loader)

这给了我

real    0m0.503s

而不是

real    0m2.714s

【讨论】：