Здесь интересно, куда уходило время. Дэниел Лемир, исследователь производительности, взял 2,2 млн событий GitHub, чтобы посчитать открытые PR по языкам. А Python при обычном разборе создавал кучу словарей, списков и строк, которые для этой задачи вообще не нужны.
В эксперименте с fastsimdjson и
lazy=True Python-объекты создаются только для запрошенных полей. Сборка Python без GIL позволяет обрабатывать события в 64 потоках внутри одного процесса. У каждого потока свои счётчики, в конце их складывают. Зачем собирать весь объект, если нужна только малая часть?У Лемира получилось около 0,12 секунды. Стенд: два Xeon Gold 6548N, 64 ядра, free-threaded Python 3.14.6 и fastsimdjson 0.6.0. Все 7,6 ГБ уже распакованы в RAM, чтение с диска и распаковка в замер не входят. Это лучший из семи прогонов, одинаковую статистику сверили всеми методами.