我的代码在很大程度上依赖yaml进行跨语言序列化，并且在加速某些工作时，我注意到yaml与其他序列化方法（例如pickle，json）相比非常慢。

所以真正令我震惊的是，当输出几乎相同时，json的速度要比Yaml快得多。

>>> import yaml, cjson; d={'foo': {'bar': 1}}
>>> yaml.dump(d, Dumper=yaml.SafeDumper)
'foo: {bar: 1}\n'
>>> cjson.encode(d)
'{"foo": {"bar": 1}}'
>>> import yaml, cjson;
>>> timeit("yaml.dump(d, Dumper=yaml.SafeDumper)", setup="import yaml; d={'foo': {'bar': 1}}", number=10000)
44.506911039352417
>>> timeit("yaml.dump(d, Dumper=yaml.CSafeDumper)", setup="import yaml; d={'foo': {'bar': 1}}", number=10000)
16.852826118469238
>>> timeit("cjson.encode(d)", setup="import cjson; d={'foo': {'bar': 1}}", number=10000)
0.073784112930297852

PyYaml的CSafeDumper和cjson都是用C编写的，因此这并不是C与Python的速度问题。我什至还添加了一些随机数据，以查看cjson是否正在执行任何缓存，但是它仍然比PyYaml快得多。我意识到yaml是json的超集，但是使用这样简单的输入，yaml序列化器怎么会慢2个数量级呢？