Python eval vs json.loads内存消耗

我有一本字典，我正在写一个文件，然后再次加载它。字典有一些集合，因此我可以选择使用自定义ModelEncoder执行

eval（）

或

json.dumps（）

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我尝试了这两种方法，

json

的内存占用比

eval

小得多。为什么

eval

占用这么多内存？

您是否应该使用

eval

实际上是另一个问题

eval

占用更多内存的主要原因是首先将文本编译成python表达式（解析、转换为字节码），然后进行计算

尤其是对于较大的文本，python有一个。本期讨论pyc编译，但您还将在eval中使用代码编译

---

json不会因此受到影响，因为它不会将文本转换为可执行字节码。

您是否应该使用

eval

实际上是另一个问题

eval

占用更多内存的主要原因是首先将文本编译成python表达式（解析、转换为字节码），然后进行计算

尤其是对于较大的文本，python有一个。本期讨论pyc编译，但您还将在eval中使用代码编译

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json不受此影响，因为它不会将文本转换为可执行字节码。

eval

是一种更为通用的操作。为什么它不如一个严格约束的优化那么好呢？（还有，考虑到这些限制因素排除了几类安全漏洞，你为什么还要考虑

eval

？）@CharlesDuffy我保存和读取的是我的数据，所以这是一种快速的方法。一般来说，相信你的数据是一种错误。一个设计良好的部署模型通常将代码设置为只读，但不能避免数据被读写；通过将数据作为代码进行评估，您将挫败您的ops团队为防止能够存储任意数据的攻击者执行任意代码所做的努力。这绝对不是eval的用途。考虑使用，或类似的库。此外，<代码> EVA/COD>在这个上下文中使用时是错误的。参见

eval

是一种更为通用的操作。为什么它不如一个严格约束的优化那么好呢？（还有，考虑到这些限制因素排除了几类安全漏洞，你为什么还要考虑

eval

？）@CharlesDuffy我保存和读取的是我的数据，所以这是一种快速的方法。一般来说，相信你的数据是一种错误。一个设计良好的部署模型通常将代码设置为只读，但不能避免数据被读写；通过将数据作为代码进行评估，您将挫败您的ops团队为防止能够存储任意数据的攻击者执行任意代码所做的努力。这绝对不是eval的用途。考虑使用，或类似的库。此外，<代码> EVA/COD>在这个上下文中使用时是错误的。看见