Python JSON 实测：三个库给出三种输出

同一份 dict 交给三个库，会得到三种 JSON。这不是修辞：我实际测试了同一份 {"id": 1, "name": "测试"}，分别喂给标准库 json、orjson 3.13.0 和 msgspec 0.22.0，输出的字节数、键的形态、甚至数字的写法都不一样，而且其中四处不会报任何错。

所以我做了一件事：把日常最容易踩的九处默认值摆成对照表，逐项实跑取数，再把这些「静默」的行为各配一套可以复现的最小用例。环境是本机 Windows 11 + CPython 3.13.14，orjson 与 msgspec 都用 pip 装在隔离目录，没动主环境。下面每个数字都是实际跑出来的，不是抄文档。本文不含任何联盟推广链接。

先把层差说清楚：站内 50,000 条记录的四格式实测 回答的是「该选哪种线格式」，本篇不重复那张体积榜，只回答一件事——同一个 dict 从标准库换到另外两个库之后，哪些默认值变了，哪几处变化不报错。

TL;DR：换库之前先确认三件事——① 你的数据里有没有 NaN（orjson 与 msgspec 会静默写成 null，标准库写出的则是非法 JSON）；② 你的时间字段是不是 datetime.now() 这种无时区对象（两个新库都不加偏移量，读取方无从判断时区）；③ 你的 dict 键是不是全是 str（int 键进去，str 键出来，往返不再相等）。三条里中任意一条，先补转换再谈性能。

同一份数据，三种输出

最小用例先看返回类型：

• json.dumps 返回 str，中文默认被转义成 \u6d4b\u8bd5
• orjson.dumps 返回 bytes，中文按 UTF-8 原样输出
• msgspec.json.encode 也返回 bytes，同一条 payload 与 orjson 逐字节相同（实测比较结果为真）

返回类型这条差异看起来只是写法问题，但它会在真实代码里直接炸：把 orjson 的结果拼进字符串，得到的是 TypeError: can't concat str to bytes；用文本模式写文件，得到的是 TypeError: write() argument must be str, not bytes，而且那个文件已经被创建成 0 字节——我第一次踩的时候，后续的读取脚本把它当成「空的合法 JSON」处理了。

九处默认值，一张表看完

表格里最右边一列有四个「静默」，最左边一列有三个。下面逐条说清后果。

静默一：NaN 变成 null

json.dumps 对 NaN 的态度是照抄 JavaScript：写出字面量 NaN。Python 官方文档写得很清楚——「The RFC does not permit the representation of infinite or NaN number values. Despite that, by default, this module accepts and outputs Infinity, -Infinity, and NaN as if they were valid JSON number literal values」，紧接一句「Neither of these calls raises an exception, but the results are not valid JSON」。

orjson 选了另一条路：把 NaN、Infinity、-Infinity 都写成 null，官方 README 的原话是输出「compliant JSON, as null」。msgspec 与它一致，实测三个值全部变成 null。

这就形成了一个跨库断点：json 写出的 NaN 交给 orjson 或 msgspec 解析，两边都直接拒绝——orjson.JSONDecodeError: unexpected character, expected a JSON value: line 1 column 10 (char 9)，msgspec.DecodeError: JSON is malformed: invalid character (byte 9)。而 json 自己解析 NaN 是接受的，因为它的解析器本来就宽容。

后果在批量数据里更明显。5,000 行里埋 5 个 NaN，orjson 往返之后 5 个全部变成 null（json 往返仍然保持 5 个 NaN）。下游拿到 null 只会当成「缺失」，不会当成「无效数值」，指标统计里这几个点就这么静默消失。如果你的聚合链路依赖「非数字要被发现」，两个新库都需要自己先扫一遍。

顺带一个更隐蔽的：json.loads('1e400') 返回 inf，不报错；orjson 报 number is infinity when parsed as double，msgspec 报 ValidationError: Number out of range。同一份脏数据，三个库三种命运。

静默二：没有时区的 datetime 就这么写出去了

这一条是我认为最值得单独立规矩的。json.dumps 遇到 datetime 直接抛 TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable——难看，但安全。orjson 与 msgspec 都原生支持，把带时区的对象写成 RFC 3339：

• 带 +08:00 的对象：两个库都输出 2026-10-28T20:44:05.123456+08:00
• 带 UTC 的对象：orjson 输出 +00:00，msgspec 输出 Z（orjson 要 Z 得显式加 OPT_UTC_Z）
• datetime.now() 这种无时区对象：两个库都原样写出，不带任何偏移量——2026-10-28T20:44:05.123456

第三条是坑。同一份「无时区」字符串，写入方在国内以为它是北京时间，读取方在 UTC 机器上按 UTC 解析，8 小时就没了，而且整条链路零报错。msgspec 官方迁移文档把这件事写明了：「By default, both libraries encode naive datetimes identically (without timezone info)」，并且写了 orjson 有 OPT_NAIVE_UTC 可以把无时区对象按 UTC 处理，而「msgspec has no equivalent flag」——官方给的做法是在编码前自己 replace(tzinfo=timezone.utc)。

文档写了，但没人读。我的规矩是：只要用这两个库，就把「禁止出现无时区 datetime」写成代码检查，而不是靠自觉。

静默三：int 键变 str，往返不再相等

{1: "a", 2: "b"} 这个 dict：

• json.dumps 直接给 '{"1": "a", "2": "b"}'，不报错
• orjson.dumps 抛 TypeError: Dict key must be str，加 option=orjson.OPT_NON_STR_KEYS 才行
• msgspec.json.encode 静默给 b'{"1":"a","2":"b"}'——注意它和 orjson 不一样，int 与 float 键它自己就转了

往返之后键全是 str，loads(dumps(x)) != x。Python 官方文档对这条有专门一句：「if a dictionary is converted into JSON and then back into a dictionary, the dictionary may not equal the original one. That is, loads(dumps(x)) != x if x has non-string keys.」

真正难查的是「一半库拒绝、一半库静默」这种不对称。同样是 int 键，换库时 orjson 会立刻抛错提醒你，msgspec 和标准库一起沉默。更大的坑在 bool 与 None 键：标准库照样转成 "true"、"null"，orjson 加 OPT_NON_STR_KEYS 也转，msgspec 却抛 TypeError: Only dicts with str-like or number-like keys are supported——同一个字典，三个库两种结局。

静默四：msgspec 默认把未知字段扔掉

这一条跟安全相关，值得单列。把 {"id": 7, "name": "kim", "role": "admin", "quota": 999} 解码进一个只有 id、name 两个字段的 msgspec.Struct，结果是 User(id=7, name='kim')——role 和 quota 消失了，没有异常，没有警告。

官方文档原话是「By default msgspec will skip unknown fields encountered when decoding into」Struct，还举了一个拼错字段名被忽略的例子。要拦住它得显式声明 forbid_unknown_fields=True，此时才会抛 msgspec.ValidationError: Object contains unknown field role``。

反过来说，这也是它的价值所在：类型检查是严格的。{"id": "7"} 解码进 int 字段会抛 ValidationError: Expected int, got str - at $.id——带字段路径，比标准库那种「dict 里全凭运气」的宽松好用太多。{"id": true} 也会被拒（Expected int, got bool），而 Python 里 isinstance(True, int) 是 True`，标准库路线根本发现不了这种冒充。

不静默的那部分：orjson 的两条硬边界

orjson 的整数上限写在 README 里：「The range supported is a signed 64-bit integer's minimum (-9223372036854775807) to an unsigned 64-bit integer's maximum (18446744073709551615)」。实测 pow(2, 64) 直接抛 TypeError: Integer exceeds 64-bit range，而标准库与 msgspec 都能写出 30 位整数。

如果你的 ID 是「超长数字字符串当数字存」那种脏数据，换 orjson 会在编码阶段炸——这比静默出错好，但迁移前要扫一遍。

性能：5 万行实测

50,000 行 id、name、score、active 四字段，编码取 5 次平均、解码取 5 次平均：

体积差 11.5% 来自分隔符与中文转义：标准库默认 ', ' 与 ': ' 带空格，且 ensure_ascii=True 把中文全转成 \uXXXX。单看中文那一段，288 B 对 156 B，差 81.1%（这是一段几十字的中文，纯 ASCII 数据不会有这么大差距）。

解码只快 1.8 倍，这是很多人换完库觉得「没感觉」的原因——真正拉开差距的是 msgspec 的类型化解码：同一个 payload 直接解成 list[Row]（7 次取最好值）20.0 ms，而 json.loads 拿到纯 dict 就要 57.6 ms，还没算你自己写的字段校验。2.9 倍的差距主要来自「边解析边校验」省掉了二次遍历。

需要说明口径：以上都是单机单次会话的对照，只用于判断量级，不构成跨机器结论；CPU、payload 形态、字段数都会改变比例。

踩坑录：五个真实报错

报错一：TypeError: can't concat str to bytes

把 orjson.dumps(data) 拼进日志字符串。原因是没有 .decode()。修法二选一：统一 .decode('utf-8')，或者把日志拼接受体也换成 bytes 模板。同理，json.loads(orjson.dumps(x)) 是可以的（json 接受 bytes），orjson.loads(json.dumps(x)) 也接受 str——两个方向都不对称，别指望记住，直接定一条团队规则。

报错二：TypeError: write() argument must be str, not bytes

open(path, 'w') 之后写 orjson 结果。文件会被创建成 0 字节，异常抛出后如果不清理，下一次运行读取脚本读到空文件，会得到「合法但为空」的假象。修法：open(path, 'wb')，或者在写之前先断言 isinstance(payload, bytes)。

报错三：TypeError: Integer exceeds 64-bit range

上面那条边界。修法：ID 一律转 str 再序列化，或者改用 msgspec（它没有这个限制）。

报错四：msgspec.ValidationError: Expected `int`, got `str` - at `$.id`

上游把数字发成了字符串。好消息是错误里带了路径 $.id；坏消息是很多人这样写：

try:
    obj = msgspec.json.decode(raw, type=User)
except msgspec.DecodeError:
    log.warning("payload 格式错误")

ValidationError 是 DecodeError 的子类（实测 issubclass 为真），先捕父类就会把「字段类型不对」当成「JSON 格式坏了」，日志里永远看不到真正的问题。修法：except msgspec.ValidationError 写在前面，except msgspec.DecodeError 兜后面。

报错五：orjson.JSONDecodeError: str is not valid UTF-8: surrogates not allowed

上游把 \xff 这类字节塞进了字符串字段。标准库会在某些路径上把它当普通字符放过，orjson 直接拒收（README 明写输入必须是合法 UTF-8）。修法是在入口处 raw.decode('utf-8', errors='replace') 或明确拒收，别等到写库时才炸。

另外两个顺手记下的：嵌套自引用会得到 ValueError: Circular reference detected（标准库），而 set 在标准库是 TypeError: Object of type set is not JSON serializable、在 orjson 是 TypeError: Type is not JSON serializable: decimal.Decimal（换成 Decimal 时）——msgspec 原生支持 Decimal，还能配 decimal_format。这三个库对「什么算可序列化」的定义，本来就不是一套。

怎么选：三条落地判据

1. 纯读、纯快、数据干净：orjson。返回 bytes、NaN 转 null、64 位上限，三条都记住就不会出事。

2. 要把 JSON 变成有类型的东西：msgspec。边解析边校验，错误带字段路径，bool 冒充 int 也能拦住；代价是必须显式 forbid_unknown_fields=True，否则多余字段静默消失。

3. 只在脚本里存个中间态、人对文件要有信心：标准库。它最宽容，也最不设防。

迁移时按这个顺序改：先扫 NaN 与 Infinity（两个新库都会改成 null），再查所有 datetime.now() 无时区调用，最后确认所有 dict 键都是 str。三件事做完，性能提升才轮得到谈。

本文的边界

我只在本机测了 CPython 3.13.14 与 Windows 11，没测 PyPy、没测 Linux；也没有覆盖 HTTP 框架的 json 集成、跨语言消费端（JavaScript 的 JSON.parse 拿到 NaN 会直接抛错，这与本文「标准库写出非法 JSON」同源，但前端那一侧我没实测）、MessagePack 与 YAML 等其他协议，以及 numpy 数组的序列化路径。这些都属于「换个库还要再验一遍」的部分。

最后

三个库没有优劣，只有默认值不同。真正会咬人的不是性能差距，而是那四处「不报错的改动」：NaN 变 null、时区消失、键类型变了、字段被丢掉。它们的共同点是——测试用例里不会出现，生产数据里一定会出现。

延伸阅读：编码层的另一条线是 Parquet 默认字典编码让文件大了 15%，讲的是磁盘格式里同样的「默认值陷阱」；Python 工程线还有一篇 标准库 logging 的丢日志实测，同样是「配置看起来没问题，数据却少了」。

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