🔹 Как быстро читать и записывать JSON (JavaScript Object Notation) в Python? 🔸 JSON нужен, когда нужно хранить или передавать структурированные данные в виде текста. Без явного парсинга приложения будут работать со строками — потеря структуры, ошибки и сложная отладка. 🔸 Чтение: используем open и with, читаем файл в строку и парсим через json.loads(). Это полезно, когда нужен контроль над содержимым перед парсингом (например, предобработка). 🔸 Запись: готовим объект в строку через json.dumps(), затем записываем через with open(...

Здесь интересно, куда уходило время. Дэниел Лемир, исследователь производительности, взял 2,2 млн событий GitHub, чтобы посчитать открытые PR по языкам. А Python при обычном разборе создавал кучу словарей, списков и строк, которые для этой задачи вообще не нужны. В эксперименте с fastsimdjson и lazy=True Python-объекты создаются только для запрошенных полей. Сборка Python без GIL позволяет обрабатывать события в 64 потоках внутри одного процесса. У каждого потока свои счётчики, в конце их складывают. Зачем собирать весь объект, если нужна только малая часть? У Лемира получилось около 0,12 секунды...