Django项目中json.dumps处理序列化后数据耗时过长如何优化

核心原因：当处理的Allotment数据量较大、且嵌套关联的flows数据较多时，Python内置json.dumps处理多层级的大体积Python容器（列表+嵌套字典）本身性能较低，是耗时高的核心诱因。可通过以下方式优化：

• 替换为高性能JSON序列化库
  直接替换内置json库为性能更高的orjson或ujson，对于嵌套大体积数据场景可获得数倍至数十倍的性能提升。
  示例代码（以orjson为例）：

  import orjson
  # 注意orjson.dumps返回bytes类型，需要字符串的话可调用.decode('utf-8')
  items_json = orjson.dumps(serializer.data).decode('utf-8')
  

  若使用ujson，仅需将导入改为import ujson，调用方式和内置json完全一致。
• 直接使用DRF的JSONRenderer输出
  无需手动调用dumps，直接用DRF自带的渲染器处理序列化结果，可在项目配置中统一指定渲染器使用高性能json库，无需逐个修改业务代码。
  示例代码：

  from rest_framework.renderers import JSONRenderer
  items_json = JSONRenderer().render(serializer.data)
  

  全局配置示例（settings.py）：

  REST_FRAMEWORK = {
      'JSON_RENDERER_CLASS': 'rest_framework_orjson.renderers.ORJSONRenderer',
  }
  

• 扁平化序列化结构减少嵌套层级
  当前的序列化器存在两层嵌套（Allotment -> flows -> kit），嵌套层级越多json序列化耗时越高。可将嵌套字段扁平化，去掉不必要的对象层级：

  class AllotmentFlowsSerializer(serializers.ModelSerializer):
      flow = serializers.SlugRelatedField(read_only=True, slug_field='flow_name')
      # 直接提取kit的字段，取消嵌套的kit对象
      kit_name = serializers.CharField(source='kit.kit_name', read_only=True)
      kit_type = serializers.CharField(source='kit.kit_type', read_only=True)
      class Meta:
          model = AllotmentFlow
          fields =('flow', 'kit_name', 'kit_type', 'alloted_quantity')
  

• 超大数据场景使用流式响应
  如果是生成报表用于下载，不要将全量数据加载到内存后再序列化，使用Django的StreamingHttpResponse配合生成器逐块输出JSON内容，既降低内存占用，也能减少整体耗时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rahul Sharma