网上一圈发现，python2里ujson评价最高，而python3里orjson评价不错，据同事的评测，在3版本里， ujson和orjson不相上下（不清楚具体的json结构的细节，可能不是很大的数据集）
选了一个稍微有点尺寸的 json数据做了下试验
root@ubuntu:/home/yey/perftest# python jsonbench.py
json.loads 51582/sec
ujson.loads 202109/sec
json.dumps 97214/sec
ujson.dumps 187700/sec
ujson的loads是json的4倍， ujson的dumps是json的2倍，似乎是不错。
并且从网上的评价来看，ujson似乎是python2下的最佳选择了。
在我的场景中，我需要高性能的处理，为此我引入了pypy, 看上面的结果，我想当然的使用了pypy + ujson的组合，结果却不理想，研究发现一个惊人反转：pypy+ujson < python+json < python+ujson < pypy+json
root@ubuntu:/home/yey/perftest# pypy/bin/pypy jsonbench.py
json.loads 403308/sec
ujson.loads 42868/sec
json.dumps 210220/sec
ujson.dumps 20783/sec
结论，如果只需要loads, 那么排名如下
pypy+json (40w/s)
python+ujson(20w/s)
python+json(5w/s)
pypy+ujson仅有 4w/s
如果只需要dumps,
pypy+json 21w/s,
python+ujson 18w/s, （这个结论可能跟我的实际测试不符，我的json数据集比这个测试里的更大）
python+json 9w/s,
pypy+ujson 2w/s
所以：如果是python2下需要高性能处理json, 没有太复杂的转化的话，最优解是 pypy+json
当然pypy也有一些限制，比如说某些库并不支持pypy下运行，这些需要注意。