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

JSON编码六种数据类型:对象(映射)、数组、字符串数字、布尔值和Null。对于机器来说，它非常容易解析，并且提供很少的灵活性。说明书大约有一页半。

YAML allows the encoding of arbitrary Python data and other crazy crap (which leads to vulnerabilities when decoding it). It is hard to parse because it offers so much flexibility. The specification for YAML was 86 pages, the last time I checked. YAML syntax is obviously influenced by Python, but maybe they should have been a little more influenced by the Python philosophy on a few points: e.g. “there should be one—and preferably only one—obvious way to do it” and “simple is better than complex.”

与JSON相比，YAML的主要优点是更容易阅读和编辑，这使它成为配置文件的自然选择。

最近，我倾向于使用TOML作为配置文件。它不像YAML那样漂亮或灵活，但对机器和人类来说都更容易解析。该语法(几乎)是INI语法的超集，但它解析为类似json的数据结构，只添加了一种额外类型:日期类型。

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。

如果您关心更好的解析速度，那么可以选择将数据存储在JSON中。我必须从其他用户修改文件的位置解析数据，因此我使用YAML，因为与JSON相比，它提供了更好的可读性。 你还可以在YAML文件中添加注释，这在JSON文件中是做不到的。

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。

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