Python JSON : 4 approches de loads a pandas
2024-12-03
Le module json standard suffit souvent, mais avec de gros volumes ou des DataFrames, le bon choix d'outil change fortement les performances.
1. json.loads standard
Conversion directe en dict/list, fiable pour scripts et outils generaux.
import json
data = json.loads('{"name": "Alice"}')2. orjson / ujson
Tres rapides grace au C natif, avec quelques differences de comportement sur NaN ou datetime.
3. pandas.read_json
Parfait pour des tableaux vers DataFrame ; utilisez lines=True pour JSON Lines.
import pandas as pd
df = pd.read_json("data.json")4. pydantic
model_validate_json combine parsing et validation de contrat en une seule etape.
Choisir la bonne option
Scripts simples: json ; vitesse: orjson ; analyse: pandas ; contrat strict: pydantic.