这个问题已经提出6年了，但奇怪的是，没有一个答案真正解决了这四个问题(速度、内存、表现力、可移植性)。

速度

显然，这是依赖于实现的，但由于JSON被广泛使用，而且很容易实现，因此它往往会得到更好的本机支持，从而提高速度。考虑到YAML所做的一切都是JSON所做的，再加上一卡车的工作量，在两者的任何可比实现中，JSON可能会更快。

然而，考虑到YAML文件可能比JSON文件略小(由于“和”字符更少)，在特殊情况下，高度优化的YAML解析器可能会更快。

内存

基本上同样的论点适用。如果YAML解析器表示相同的数据结构，那么很难理解为什么YAML解析器的内存效率会比JSON解析器高。

表达能力

正如其他人所指出的，Python程序员倾向于YAML, JavaScript程序员倾向于JSON。以下是我的看法:

记住JSON的整个语法很容易，因此对理解任何JSON文件的含义都很有信心。YAML不是任何人都能真正理解的。微妙之处和边缘情况的数量是极端的。 由于很少有解析器实现整个规范，因此更难确定给定上下文中给定表达式的含义。 在实践中，JSON中缺乏注释是一个真正的痛苦。

可移植性

很难想象没有JSON库的现代语言。也很难想象一个JSON解析器实现任何低于完整规范的东西。YAML有广泛的支持，但没有JSON那么普遍，而且每个解析器实现一个不同的子集。因此YAML文件的互操作性比您想象的要低。

总结

JSON在性能(如果相关的话)和互操作性方面是赢家。YAML更适合人类维护的文件。HJSON是一个不错的折衷方案，尽管可移植性大大降低。JSON5是一种更合理的折衷方案，具有定义良好的语法。

我发现YAML更方便使用:括号更少，""等等。虽然YAML中有标签的烦恼…但总有人能掌握窍门。

在性能/资源方面，我不认为两者之间有很大的差异。

此外，我们讨论的是配置文件，所以我不期望编码/解码活动的频率很高，不是吗?

摘自:Arnaud Lauret的书《Web api的设计》。”:

JSON数据格式

JSON是一种基于JavaScript编程语言描述数据的文本数据格式，尽管它的名字是JSON，但它完全独立于语言(参见https://www.json.org/)。使用JSON，可以描述包含无序名称/值对的对象，也可以描述包含有序值的数组或列表，如图所示。

An object is delimited by curly braces ({}). A name is a quoted string ("name") and is sep- arated from its value by a colon (:). A value can be a string like "value", a number like 1.23, a Boolean (true or false), the null value null, an object, or an array. An array is delimited by brackets ([]), and its values are separated by commas (,). The JSON format is easily parsed using any programming language. It is also relatively easy to read and write. It is widely adopted for many uses such as databases, configura- tion files, and, of course, APIs.

YAML

YAML (YAML Ain 't Markup Language)是一种人性化的数据序列化格式。和JSON一样，YAML (http://yaml.org)也是一种键/值数据格式。该图显示了两者的比较。

注意以下几点:

在YAML中，属性名和值周围没有双引号(“”)。 JSON的结构花括号({})和逗号(，)被换行符和取代 YAML的压痕。 数组中的括号([])和逗号(，)被破折号(-)和换行符取代 YAML。 与JSON不同，YAML允许以#开头的注释。 将其中一种格式转换为另一种格式相对容易。不过要预先警告，在将YAML文档转换为JSON时会丢失注释。

如果你不需要YAML有而JSON没有的任何特性，我更喜欢JSON，因为它非常简单，并且得到广泛支持(有很多语言的库)。YAML更复杂，支持更少。我不认为解析速度或内存使用会有太大的不同，而且可能不是程序性能的主要部分。

基准测试结果

下面是在Python和Perl上比较YAML和JSON加载时间的基准测试结果

JSON要快得多，但牺牲了一些可读性和注释等特性

测试方法

在一台快速机器上连续运行100次，平均秒数 数据集是一个3.44MB的JSON文件，包含从维基百科抓取的电影数据 https://raw.githubusercontent.com/prust/wikipedia-movie-data/master/movies.json 链接来源:https://github.com/jdorfman/awesome-json-datasets

结果

Python 3.8.3 timeit
    JSON:            0.108
    YAML CLoader:    3.684
    YAML:           29.763

Perl 5.26.2 Benchmark::cmpthese
    JSON XS:         0.107
    YAML XS:         0.574
    YAML Syck:       1.050

Perl 5.26.2 Dumbbench (Brian D Foy, excludes outliers)
    JSON XS:         0.102
    YAML XS:         0.514
    YAML Syck:       1.027

从技术上讲，YAML是JSON的超集。这意味着，至少在理论上，YAML解析器可以理解JSON，但不一定反过来。

在“YAML:与JSON的关系”一节中可以看到官方规范。

总的来说，我喜欢YAML的某些东西是JSON中没有的。

正如@jdupont指出的，YAML在视觉上更容易看。事实上，YAML主页本身就是有效的YAML，但是它很容易被人阅读。 YAML能够使用“锚”引用YAML文件中的其他项。因此，它可以像在MySQL数据库中一样处理关系信息。 YAML在YAML文件中嵌入其他序列化格式(如JSON或XML)方面更加健壮。

在实践中，最后两点可能对您或我所做的事情都不重要，但从长远来看，我认为YAML将是一种更健壮、更可行的数据序列化格式。

现在，AJAX和其他web技术倾向于使用JSON。YAML目前更多地用于脱机数据处理。例如，它默认包含在基于c语言的OpenCV计算机视觉包中，而JSON则没有。

您将发现JSON和YAML的C库。YAML的库往往更新，但我过去使用它们没有遇到过麻烦。参见Yaml-cpp的例子。