# JSON vs YAML：完整格式比较

JSON 和 YAML 是两种流行的数据序列化格式。两者都有优点和缺点，选择取决于您的特定需求。

快速比较

| 特性 | JSON | YAML |

|------|------|------|

| 语法 | 轻量级 | 更简洁 |

| 可读性 | 好 | 优秀 |

| 注释 | ❌ 否 | ✅ 是 |

| 解析速度 | 快 | 较慢 |

| 文件大小 | 较大 | 较小 |

| 引号 | 需要 | 可选 |

| 数据类型 | 4 种 | 丰富 |

| 空格敏感 | 否 | 是 |

语法比较

JSON 格式

{
  "姓名": "张三",
  "年龄": 30,
  "活跃": true,
  "标签": ["用户", "管理员"],
  "地址": {
    "城市": "北京",
    "邮编": "100000"
  }
}

YAML 格式

姓名: 张三年龄: 30 活跃: true 标签: - 用户 - 管理员地址: 城市: 北京

邮编: "100000"

详细对比

1. 可读性

YAML： 更易读，缩进清晰

数据库: 主机: localhost 端口: 5432 用户: 名称: admin

密码: secret

JSON： 需要更多花括号和引号

{
  "数据库": {
    "主机": "localhost",
    "端口": 5432,
    "用户": {
      "名称": "admin",
      "密码": "secret"
    }
  }
}

2. 引号和字符串

JSON： 必须使用双引号

{
  "key": "value",
  "name": "张三"
}

YAML： 大多数字符串不需要引号

key: value name: 张三

url: http://example.com

3. 注释

JSON： ❌ 不支持注释 YAML： ✅ 完全支持

# 这是注释数据库: 主机: localhost # 本地开发环境

端口: 5432 # PostgreSQL 默认端口

4. 数据类型

JSON 类型：

字符串
数字
布尔值
null
数组
对象

YAML 类型（包括 JSON 类型，另加）：

日期时间
时间戳
十六进制/八进制数字
科学记数法
多行字符串

# YAML 特有的类型日期: 2026-01-14 时间: 14:30:00 十六进制: 0xFF 八进制: 0o755 科学: 1.23e4 多行: | 第一行

第二行

5. 空格敏感性

JSON： ❌ 空格不重要 YAML： ✅ 空格很重要（缩进）

# ✓ 正确
列表:
  - item1
  - item2

# ✗ 错误（缩进不当）
列表:
item1
  - item2

何时使用 JSON

JSON 最适合的场景

Web API

- REST API 标准格式

- 浏览器原生支持

- 跨平台兼容

JavaScript/Node.js

- 原生 JSON 支持

- 无需额外解析库

- 最快的解析速度

速度关键

- 解析速度更快

- 适合高频数据交换

- 实时应用

机器生成的数据

- 数据库输出

- 日志文件

- 系统生成的配置

严格验证

- JSON Schema 验证

- 类型检查

- 强制结构

JSON 示例场景

// API 响应
{
  "状态": "成功",
  "数据": {
    "用户": [
      {"id": 1, "name": "张三"},
      {"id": 2, "name": "李四"}
    ]
  },
  "时间": 1231231232
}

何时使用 YAML

YAML 最适合的场景

配置文件

- 应用程序配置

- 数据库配置

- 服务器配置

DevOps

- Docker Compose

- Kubernetes manifests

- CI/CD 配置文件

需要注释

- 文档化配置

- 说明文字

- 开发人员指南

人工维护

- 配置由人类编辑

- 需要可读性

- 需要易于修改

文件大小

- 减少存储空间

- 更紧凑的格式

- 更快的传输

YAML 示例场景

# Docker Compose 配置 version: '3.8' services: app: image: myapp:latest ports: - "3000:3000" environment: NODE_ENV: production DATABASE_URL: postgres://db:5432 database: image: postgres:13 environment: POSTGRES_PASSWORD: secret volumes:

- postgres_data:/var/lib/postgresql

性能比较

解析速度

JSON: ████████████████████ 2ms YAML: ████████ 8ms

XML: ████ 25ms

文件大小

JSON: ████████████████ 1000 字节 YAML: ████████ 500 字节

XML: ████████████████████████ 2000 字节

转换方法

Python：YAML 转 JSON

pip install pyyaml

import json
import yaml

# 读取 YAML
with open('config.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = yaml.safe_load(f)

# 写入 JSON
with open('config.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)

Python：JSON 转 YAML

import json
import yaml

# 读取 JSON
with open('config.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 写入 YAML
with open('config.yaml', 'w', encoding='utf-8') as f:
    yaml.dump(data, f, allow_unicode=True, default_flow_style=False)

Node.js：转换

npm install js-yaml

const fs = require('fs');
const yaml = require('js-yaml');

// YAML 转 JSON
const yamlData = fs.readFileSync('config.yaml', 'utf8');
const jsonData = yaml.load(yamlData);
fs.writeFileSync('config.json', JSON.stringify(jsonData, null, 2));

// JSON 转 YAML
const jsonFile = fs.readFileSync('config.json', 'utf8');
const jsonObj = JSON.parse(jsonFile);
const yamlOutput = yaml.dump(jsonObj);
fs.writeFileSync('config.yaml', yamlOutput);

命令行转换

# Python 方式
python3 -c "import json, yaml; print(json.dumps(yaml.safe_load(open('file.yaml')), indent=2))"

# 使用在线工具
# 访问 https://jsonformatter.org 或 bigjson.online

常见陷阱

YAML 空格问题

❌ 错误：

列表:
item1    # 缩进不正确
  - item2

✅ 正确：

列表: - item1

- item2

YAML 类型推断

# 这些会被解析为其他类型，而不是字符串
值1: on          # → true (布尔值)
值2: "on"        # → "on" (字符串)
值3: 123         # → 123 (数字)
值4: "123"       # → "123" (字符串)
值5: 1.0e2       # → 100.0 (浮点数)

JSON 多行字符串

❌ JSON 不支持多行字符串：

{
  "描述": "第一行
第二行"
}

✅ 使用转义字符：

{
  "描述": "第一行\n第二行"
}

杂交方法

将 YAML 配置转换为 JSON 常量

# config.yaml api: baseUrl: https://api.example.com timeout: 30000

retries: 3

// 生成的 TypeScript
export const CONFIG = {
  api: {
    baseUrl: "https://api.example.com",
    timeout: 30000,
    retries: 3
  }
};

使用 JSON Schema 验证 YAML

# 针对 JSON Schema 验证 YAML

ajv validate -s schema.json -d config.yaml --format yaml

项目中的混合使用

转换工具

| 工具 | 用途 | URL |

|------|------|-----|

| Prettier | JSON 格式化 | prettier.io |

| PyYAML | Python YAML | pyyaml.org |

| js-yaml | Node.js YAML | github.com/nodeca/js-yaml |

| Kompose | Docker 转换 | kompose.io |

| JSON Formatter | 在线转换 | jsonformatter.org |

最佳实践

1. 为正确的工作选择正确的格式

API：JSON
配置：YAML
数据库：JSON
日志：JSON Lines

2. 在配置中添加注释（使用 YAML）

# 生产环境配置数据库: # PostgreSQL 连接字符串 url: postgres://prod-db:5432 # 连接池大小

poolSize: 20

3. 验证 YAML 配置

import yaml

def validate_config(filename):
    try:
        with open(filename) as f:
            yaml.safe_load(f)
        print("✓ 配置有效")
    except yaml.YAMLError as e:
        print(f"✗ 配置错误: {e}")

4. 使用 Schema 进行类型检查

# 针对 Schema 验证 YAML

ajv validate -s config.schema.json -d config.yaml

结论

选择 JSON 或 YAML：

JSON：Web API、JavaScript、速度关键、机器生成
YAML：配置文件、DevOps、人工维护、可读性关键

两者都是有效的；使用最适合您用例的格式。在同一项目中混合使用两者是可以接受的——选择每个文件的最佳格式。

Big JSON Team