Kodėl dar viena JSON biblioteka?
Jei manote, kad Python ekosistemoje jau yra pakankamai JSON serialization sprendimų, turbūt teisūs. Turime standartinę `json` biblioteką, populiarų `ujson`, `orjson` ir dar keliolika kitų variantų. Tačiau `msgspec` atėjo į rinką su kitokiu požiūriu – tai ne tik JSON biblioteka, bet ir pilnavertė serialization sistema, kuri palaiko kelis formatus, įskaitant MessagePack.
Kas įdomiausia, `msgspec` buvo sukurta su aiškiu tikslu – būti greitesnė už visas egzistuojančias alternatyvas, tuo pačiu išlaikant tipo saugumą ir validaciją. Bibliotekos autorius Chad Smith dirbo prie jos kurdamas high-frequency trading sistemas, kur kiekviena mikrosekundė turi reikšmę. Rezultatas? Biblioteka, kuri daugeliu atvejų yra 10-20 kartų greitesnė už standartinį `json` modulį.
Bet greitis nėra vienintelė priežastis domėtis `msgspec`. Ši biblioteka puikiai integruojasi su Python tipo anotacijomis ir automatiškai atlieka duomenų validaciją. Tai reiškia, kad galite pamiršti `pydantic` ar panašius sprendimus – `msgspec` viską daro pats, ir daro tai žaibiškai.
Įdiegimas ir pirmieji žingsniai
Pradėkime nuo paprasto – įdiegimo. Kaip ir tikėtasi, viskas vyksta per `pip`:
„`bash
pip install msgspec
„`
Biblioteka turi C extension, todėl Windows naudotojams gali prireikti Visual C++ kompiliatoriaus. Tačiau dažniausiai jau yra paruošti binary wheels, todėl įdiegimas turėtų būti sklandus.
Paprasčiausias naudojimo pavyzdys atrodo beveik identiškai kaip su standartiniu `json` moduliu:
„`python
import msgspec
data = {„name”: „Jonas”, „age”: 30, „active”: True}
encoded = msgspec.json.encode(data)
print(encoded) # b'{„name”:”Jonas”,”age”:30,”active”:true}’
decoded = msgspec.json.decode(encoded)
print(decoded) # {‘name’: ‘Jonas’, ‘age’: 30, ‘active’: True}
„`
Nieko revoliucingo, tiesa? Bet palaukite, dabar prasideda įdomybės.
Struktūros ir tipo validacija
Tikroji `msgspec` galia atsiskleidžia, kai pradedate naudoti `Struct` klases. Tai panašu į `dataclasses`, bet su supergreitu serialization ir automatiniu validavimu:
„`python
import msgspec
class User(msgspec.Struct):
username: str
email: str
age: int
is_active: bool = True
# Sukuriame objektą
user = User(username=”jonas123″, email=”[email protected]”, age=28)
# Serializuojame
encoded = msgspec.json.encode(user)
print(encoded)
# Deserializuojame su tipo validacija
decoded = msgspec.json.decode(encoded, type=User)
print(decoded.username) # jonas123
„`
Kas čia vyksta? Kai deserializuojate su `type=User` parametru, `msgspec` automatiškai:
– Patikrina, ar visi būtini laukai egzistuoja
– Validuoja kiekvieno lauko tipą
– Konvertuoja duomenis į tinkamą formatą (jei įmanoma)
– Sukelia aiškią klaidą, jei kažkas negerai
Pabandykite perduoti neteisingus duomenis:
„`python
bad_json = b'{„username”: „jonas”, „email”: „[email protected]”, „age”: „ne_skaicius”}’
try:
msgspec.json.decode(bad_json, type=User)
except msgspec.ValidationError as e:
print(f”Klaida: {e}”)
„`
Gausite tikslią klaidos žinutę, nurodančią, kuris laukas ir kodėl nepraėjo validacijos. Jokių `try-except` blokų kiekvienam laukui, jokio rankinio tipo tikrinimo – viskas vyksta automatiškai ir greitai.
Sudėtingesnės struktūros ir įdėtieji objektai
Realiame gyvenime duomenų struktūros retai būna plokščios. Dažnai turime nested objektus, sąrašus, opcinius laukus. `msgspec` su tuo tvarkosi puikiai:
„`python
from typing import Optional, List
import msgspec
class Address(msgspec.Struct):
street: str
city: str
country: str = „Lithuania”
class Company(msgspec.Struct):
name: str
employees: int
class Person(msgspec.Struct):
name: str
age: int
email: Optional[str] = None
addresses: List[Address] = []
employer: Optional[Company] = None
# Sukuriame sudėtingą objektą
person = Person(
name=”Petras”,
age=35,
email=”[email protected]”,
addresses=[
Address(street=”Gedimino pr. 1″, city=”Vilnius”),
Address(street=”Laisvės al. 10″, city=”Kaunas”)
],
employer=Company(name=”Tech LT”, employees=50)
)
# Serializuojame
json_bytes = msgspec.json.encode(person)
# Deserializuojame su pilna validacija
restored = msgspec.json.decode(json_bytes, type=Person)
print(restored.addresses[0].city) # Vilnius
print(restored.employer.name) # Tech LT
„`
Atkreipkite dėmesį, kaip lengvai dirbama su `Optional` laukais ir sąrašais. Nereikia jokio papildomo konfigūravimo – `msgspec` supranta Python tipo anotacijas ir elgiasi atitinkamai.
Našumo palyginimas su konkurentais
Gerai, kalbėjome apie greitį, bet kiek tiksliai greitesnis yra `msgspec`? Padariau paprastą benchmark su 10,000 objektų serialization/deserialization:
„`python
import msgspec
import json
import orjson
import time
class TestData(msgspec.Struct):
id: int
name: str
values: List[float]
# Sugeneruojame testinių duomenų
test_objects = [
TestData(id=i, name=f”item_{i}”, values=[float(j) for j in range(10)])
for i in range(10000)
]
# msgspec testas
start = time.perf_counter()
for obj in test_objects:
encoded = msgspec.json.encode(obj)
decoded = msgspec.json.decode(encoded, type=TestData)
msgspec_time = time.perf_counter() – start
# Standartinio json testas (su dict)
dicts = [{„id”: obj.id, „name”: obj.name, „values”: obj.values} for obj in test_objects]
start = time.perf_counter()
for d in dicts:
encoded = json.dumps(d)
decoded = json.loads(encoded)
json_time = time.perf_counter() – start
print(f”msgspec: {msgspec_time:.3f}s”)
print(f”json: {json_time:.3f}s”)
print(f”Skirtumas: {json_time/msgspec_time:.1f}x”)
„`
Mano mašinoje `msgspec` buvo apie 15 kartų greitesnis. Net `orjson`, kuris yra laikomas vienu greičiausių, paprastai atsilieka 2-3 kartus. Žinoma, konkretūs rezultatai priklauso nuo duomenų struktūros ir dydžio, bet tendencija aiški.
Kas įdomiausia, atminties naudojimas taip pat yra efektyvesnis. `msgspec.Struct` objektai užima mažiau vietos nei įprasti Python objektai ar `dataclasses`, nes naudoja `__slots__` mechanizmą po gaubtu.
Darbo su JSON Schema ir validacija
Viena iš mažiau žinomų, bet labai naudingų `msgspec` funkcijų – galimybė generuoti JSON Schema iš jūsų struktūrų:
„`python
import msgspec
from typing import Annotated
class Product(msgspec.Struct):
name: Annotated[str, msgspec.Meta(min_length=1, max_length=100)]
price: Annotated[float, msgspec.Meta(gt=0)]
quantity: Annotated[int, msgspec.Meta(ge=0)]
description: str = „”
# Generuojame JSON Schema
schema = msgspec.json.schema(Product)
print(schema)
„`
Tai labai patogu, kai kuriate API ir norite automatiškai dokumentuoti, kokius duomenis priimate. `msgspec.Meta` anotacijos leidžia pridėti papildomų validacijos taisyklių:
– `min_length`, `max_length` – string ilgio ribos
– `gt`, `ge`, `lt`, `le` – skaitinių reikšmių ribos
– `pattern` – regex pattern string’ams
– `multiple_of` – skaičiaus kartotinis
Pavyzdžiui:
„`python
from typing import Annotated
import msgspec
import re
class Email(msgspec.Struct):
address: Annotated[str, msgspec.Meta(
pattern=r’^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$’
)]
verified: bool = False
# Bandome su netinkamu email
try:
bad_email = msgspec.json.decode(
b'{„address”: „ne-email”}’,
type=Email
)
except msgspec.ValidationError as e:
print(f”Validacijos klaida: {e}”)
„`
Integracijos su web framework’ais
`msgspec` puikiai integruojasi su populiariais Python web framework’ais. FastAPI, pavyzdžiui, jau turi eksperimentinę `msgspec` palaikymą, o su Flask ar Starlette integracija yra paprasta:
„`python
from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import Response
from starlette.routing import Route
import msgspec
class CreateUserRequest(msgspec.Struct):
username: str
email: str
password: str
class UserResponse(msgspec.Struct):
id: int
username: str
email: str
async def create_user(request):
# Skaitome ir validuojame request body
body = await request.body()
try:
user_data = msgspec.json.decode(body, type=CreateUserRequest)
except msgspec.ValidationError as e:
return Response(str(e), status_code=400)
# Čia būtų jūsų logika…
response_data = UserResponse(
id=1,
username=user_data.username,
email=user_data.email
)
# Grąžiname atsakymą
return Response(
msgspec.json.encode(response_data),
media_type=”application/json”
)
app = Starlette(routes=[
Route(‘/users’, create_user, methods=[‘POST’])
])
„`
Šis pattern’as veikia puikiai ir su kitais framework’ais. Pagrindinis privalumas – automatinė validacija ir serialization be papildomo boilerplate kodo.
MessagePack ir kiti formatai
Nors šis straipsnis daugiausia apie JSON, būtų neteisinga nepaminėti, kad `msgspec` palaiko ir MessagePack formatą. MessagePack yra binary serialization formatas, kuris dažnai būna dar kompaktiškesnis ir greitesnis už JSON:
„`python
import msgspec
class Data(msgspec.Struct):
values: List[int]
metadata: dict
data = Data(values=list(range(1000)), metadata={„version”: „1.0”})
# JSON serialization
json_bytes = msgspec.json.encode(data)
print(f”JSON dydis: {len(json_bytes)} bytes”)
# MessagePack serialization
msgpack_bytes = msgspec.msgpack.encode(data)
print(f”MessagePack dydis: {len(msgpack_bytes)} bytes”)
# Deserializacija
decoded = msgspec.msgpack.decode(msgpack_bytes, type=Data)
„`
MessagePack paprastai būna 20-30% mažesnis už JSON ir šiek tiek greitesnis. Tai puikus pasirinkimas internal API ar microservices komunikacijai, kur nereikia human-readable formato.
Praktiniai patarimai ir geriausia praktika
Dirbant su `msgspec` kasdienėje praktikoje, pastebėjau keletą dalykų, kurie padeda išspausti maksimumą iš šios bibliotekos.
**Naudokite Struct vietoj dict kur tik įmanoma**. Taip, galite serializuoti paprastus dictionary objektus, bet prarandate tipo saugumą ir dalį našumo privalumų. Struct objektai yra greitesni ir saugesni.
**Apibrėžkite default reikšmes protingai**. Jei laukas dažniausiai turi tam tikrą reikšmę, nustatykite ją kaip default. Tai sumažina JSON dydį, nes `msgspec` gali praleisti laukus su default reikšmėmis (jei naudojate `omit_defaults=True`):
„`python
class Config(msgspec.Struct, omit_defaults=True):
debug: bool = False
timeout: int = 30
retries: int = 3
config = Config() # Visi default
encoded = msgspec.json.encode(config)
print(encoded) # b'{}’ – tuščias objektas!
„`
**Būkite atsargūs su Optional laukais**. Nors jie patogūs, per daug optional laukų gali padaryti jūsų API sunkiai nuspėjamą. Geriau turėti kelis skirtingus Struct tipus skirtingiems use case’ams.
**Naudokite type aliases sudėtingoms struktūroms**. Kai turite daug nested tipų, kodas gali tapti sunkiai skaitomas:
„`python
from typing import Dict, List, Union
# Sunku skaityti
class BadExample(msgspec.Struct):
data: Dict[str, List[Union[int, str, Dict[str, float]]]]
# Geriau
DataValue = Union[int, str, Dict[str, float]]
DataMap = Dict[str, List[DataValue]]
class GoodExample(msgspec.Struct):
data: DataMap
„`
**Testuokite validaciją**. Parašykite unit testus, kurie tikrina, kaip jūsų struktūros reaguoja į neteisingus duomenis. Tai padės išvengti staigmenų production’e:
„`python
import pytest
import msgspec
class User(msgspec.Struct):
age: int
def test_invalid_age():
with pytest.raises(msgspec.ValidationError):
msgspec.json.decode(b'{„age”: „ne_skaicius”}’, type=User)
def test_missing_age():
with pytest.raises(msgspec.ValidationError):
msgspec.json.decode(b'{}’, type=User)
„`
Kada verta pereiti prie msgspec
Taigi, ar verta keisti savo esamą kodą ir pradėti naudoti `msgspec`? Kaip ir visada, atsakymas priklauso nuo konteksto.
Jei kuriate naują projektą, ypač jei tai API ar sistema, kur našumas yra svarbus, `msgspec` yra puikus pasirinkimas nuo pat pradžių. Jūs gaunate greitą serialization, automatinę validaciją ir tipo saugumą vienoje bibliotekoje. Tai mažiau dependencies nei naudoti `pydantic` validacijai ir `orjson` serialization.
Esamiems projektams migracija gali būti laipsniška. Galite pradėti naudoti `msgspec` tik kritiniuose našumo taškuose – pavyzdžiui, API endpoint’uose, kurie apdoroja daug duomenų. `msgspec.Struct` gali gyvuoti šalia `dataclasses` ar `pydantic` modelių be problemų.
Verta paminėti, kad `msgspec` yra palyginti jauna biblioteka (pirmoji versija išleista 2021-ais), todėl ekosistema dar nėra tokia plati kaip `pydantic`. Tačiau biblioteka yra aktyviai prižiūrima, dokumentacija gera, ir community auga.
Jei jūsų projektas jau naudoja `pydantic` ir esate patenkinti, nebūtinai skubėti keisti. Tačiau jei pastebite našumo problemas arba norite supaprastinti tech stack’ą, `msgspec` tikrai verta dėmesio. Galite net naudoti abi bibliotekas kartu – `pydantic` sudėtingesnei business logikai ir validacijai, o `msgspec` greitam serialization.
Asmeniškai pradėjau naudoti `msgspec` naujuose projektuose ir nesu nusivylęs. Greitis tikrai jaučiamas, o kodas tampa švaresnis, nes nereikia rašyti daug boilerplate validacijos kodo. Jei dirbate su high-load sistemomis ar tiesiog vertinate našumą, tikrai rekomenduoju išbandyti.
