jsonplusplus 1.0.1

Un convertisseur JSON ↔ JSON++ optimisé

jsonplusplus

Un format de données JSON colonné, compressé et optimisé pour la vitesse et le stockage.

jsonplusplus est une bibliothèque Python qui introduit le format JONX (JSON++), un format binaire optimisé conçu pour stocker et manipuler efficacement de grandes quantités de données JSON. Parfait pour l'analytique, le machine learning et les datasets volumineux.

---

Présentation du format

Qu'est-ce que JSON++ / JONX ?

JONX (JSON++) est un format de fichier binaire qui transforme des données JSON en un format colonné (columnar storage) avec compression Zstandard et auto-détection des types. Contrairement au JSON traditionnel qui stocke les données ligne par ligne, JONX organise les données en colonnes contiguës, permettant une compression supérieure et des accès sélectifs ultra-rapides.

Comparaison avec JSON traditionnel

Caractéristique	JSON traditionnel	JONX (JSON++)
Format	Texte (UTF-8)	Binaire optimisé
Compression	Aucune (ou gzip)	Zstandard (niveau 7)
Stockage	Ligne par ligne	Colonnes contiguës
Types	Tous en texte	Auto-détection (int16, int32, float16, float32, bool, str, json)
Index	Aucun	Index triés automatiques
Lecture sélective	Non	Oui (décompression à la demande)
Performance	Lente (parsing)	Ultra-rapide (orjson + binaire)

Points forts

• Compression Zstandard : Réduction de taille jusqu'à 80% selon les données
• Stockage en colonnes : Meilleure compression pour données tabulaires
• Auto-détection des types : int16, int32, float16, float32, bool, string, json
• Index optimisés : Recherches min/max ultra-rapides sur colonnes numériques
• Encodage/décodage rapide : Utilise orjson pour des performances maximales
• Chargement sélectif : Décompression à la demande = moins de RAM
• Compatible Python natif : Aucune dépendance externe lourde

---

📦 Installation

pip install jsonplusplus

Dépendances requises :

• Python >= 3.8
• orjson>=3.9.0 - Parser JSON ultra-rapide
• zstandard>=0.21.0 - Compression Zstandard
• numpy>=1.20.0 - Support float16

---

💻 Fonctionnalités principales

Fonctions d'encodage

• jonx_encode(json_path, jonx_path) : Convertit un fichier JSON en fichier JONX
• encode_to_bytes(json_data) : Encode des données JSON (liste d'objets) en bytes JONX

Fonctions de décodage

• decode_from_bytes(byte_data) : Décode des bytes JONX et retourne un dictionnaire avec les données JSON reconstruites

Classe JONXFile

• JONXFile(path) : Charge un fichier JONX pour accès colonne par colonne
  • get_column(field_name) : Récupère une colonne décompressée
  • find_min(field_name, use_index=False) : Trouve la valeur minimale (avec support d'index)
  • Propriétés : fields, types, indexes

---

📖 Exemples

Exemple rapide

from jsonplusplus import jonx_encode, decode_from_bytes

# Encoder un fichier JSON en JONX
jonx_encode("data.json", "data.jonx")

# Décoder depuis bytes
with open("data.jonx", "rb") as f:
    result = decode_from_bytes(f.read())

print(result["json_data"][0])
print(f"Colonnes: {result['fields']}")
print(f"Types: {result['types']}")

Exemple avancé avec JONXFile

from jsonplusplus import JONXFile

# Charger un fichier JONX
file = JONXFile("data.jonx")

# Accéder aux métadonnées
print(f"Colonnes disponibles: {file.fields}")
print(f"Types détectés: {file.types}")

# Récupérer une colonne spécifique (décompression à la demande)
ages = file.get_column("age")
prices = file.get_column("price")

# Utiliser les index pour des recherches ultra-rapides
min_age = file.find_min("age", use_index=True)
max_price = max(file.get_column("price"))

print(f"Âge minimum: {min_age}")
print(f"Prix maximum: {max_price}")

# Reconstruire le JSON complet si nécessaire
json_data = []
num_rows = len(ages)
for i in range(num_rows):
    obj = {field: file.get_column(field)[i] for field in file.fields}
    json_data.append(obj)

Exemple avec encode_to_bytes

from jsonplusplus import encode_to_bytes, decode_from_bytes

# Données JSON en mémoire
data = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30, "salary": 50000.5, "active": True},
    {"id": 2, "name": "Bob", "age": 25, "salary": 45000.0, "active": False},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "age": 35, "salary": 60000.75, "active": True}
]

# Encoder en bytes JONX
jonx_bytes = encode_to_bytes(data)

# Sauvegarder ou transmettre
with open("output.jonx", "wb") as f:
    f.write(jonx_bytes)

# Décoder plus tard
result = decode_from_bytes(jonx_bytes)
print(f"Encodé {result['num_rows']} lignes avec {len(result['fields'])} colonnes")

---

🏗️ Structure interne du format JONX

Le format JONX est structuré de manière séquentielle pour permettre une lecture efficace :

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ HEADER (8 bytes)                                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Signature: "JONX" (4 bytes)                                 │
│ Version: uint32 (4 bytes)                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SCHÉMA COMPRESSÉ                                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Taille: uint32 (4 bytes)                                     │
│ Données compressées (zstd): {fields: [...], types: {...}}   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ COLONNES COMPRESSÉES (pour chaque colonne)                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Taille: uint32 (4 bytes)                                     │
│ Données compressées (zstd): colonne binaire ou JSON          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INDEX COMPRESSÉS (optionnels)                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Nombre d'index: uint32 (4 bytes)                             │
│ Pour chaque index:                                           │
│   ├── Taille du nom: uint32 (4 bytes)                        │
│   ├── Nom du champ (UTF-8)                                   │
│   ├── Taille de l'index: uint32 (4 bytes)                    │
│   └── Index compressé (zstd): indices triés                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Types de données supportés

Type	Description	Stockage
int16	Entiers 16 bits (-32768 à 32767)	Binaire (2 bytes/valeur)
int32	Entiers 32 bits	Binaire (4 bytes/valeur)
float16	Flottants 16 bits (IEEE 754)	Binaire (2 bytes/valeur)
float32	Flottants 32 bits (IEEE 754)	Binaire (4 bytes/valeur)
bool	Booléens	Binaire (1 byte/valeur)
str	Chaînes de caractères	JSON compressé (zstd)
json	Objets complexes	JSON compressé (zstd)

Auto-détection des types

La bibliothèque détecte automatiquement le type optimal pour chaque colonne :

• Entiers : int16 si toutes les valeurs sont dans [-32768, 32767], sinon int32
• Flottants : float16 si précision ≤ 3 décimales et dans la plage IEEE 754, sinon float32
• Booléens : Détectés automatiquement
• Chaînes : Stockées comme str (JSON compressé)
• Objets complexes : Stockés comme json (JSON compressé)

Index automatiques

Les colonnes numériques (int16, int32, float16, float32) génèrent automatiquement un index trié compressé, permettant des recherches min/max en O(1) après décompression de l'index.

Reconstruction ligne par ligne

Les données sont reconstruites ligne par ligne en combinant les colonnes décompressées selon l'ordre des champs dans le schéma.

---

Avantages techniques

Compression élevée

Grâce à la combinaison du stockage en colonnes et de la compression Zstandard, JONX peut réduire la taille des fichiers de 50% à 80% par rapport au JSON brut, selon la structure des données.

Chargement sélectif de colonnes

Contrairement au JSON qui doit charger toutes les données, JONX permet de décompresser uniquement les colonnes nécessaires, réduisant significativement l'utilisation de la RAM pour les datasets volumineux.

Parfait pour l'analytique et le ML

• Analytics : Accès rapide aux colonnes numériques avec index
• Machine Learning : Chargement sélectif des features nécessaires
• Datasets volumineux : Compression efficace et lecture paresseuse

Compatible Python natif

Aucune dépendance externe lourde. Utilise uniquement des bibliothèques Python standard et des bindings optimisés (orjson, zstandard, numpy).

---

🗺️ Roadmap

Version 1.0 (Actuelle) ✅

• Encodage/décodage JSON ↔ JONX
• Auto-détection des types (int16, int32, float16, float32, bool, str, json)
• Compression Zstandard
• Index automatiques pour colonnes numériques
• Classe JONXFile avec accès colonne par colonne
• Support des recherches min/max avec index

Version 2.0 (Planifiée) 🚧

• Support des types additionnels (int8, int64, float64)
• Index personnalisés (multi-colonnes)
• Filtrage et projection de colonnes optimisés
• Support des données nulles (NULL handling)
• Streaming pour fichiers volumineux
• API de requête simple (filtres, agrégations)
• Benchmarks de performance complets

Version 3.0 (Future) 🔮

• Support multi-fichiers (partitionnement)
• Compression adaptative (choix du niveau zstd par colonne)
• Métadonnées étendues (statistiques, cardinalité)
• Intégration avec pandas/Polars
• Support des types temporels (date, datetime, timestamp)
• Compression différentielle pour séries temporelles
• API de requête avancée (base de donnée)

---

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

---

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Voici comment contribuer :

Processus de contribution

1. Fork le projet
2. Créez une branche pour votre feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit vos changements (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push vers la branche (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Ouvrez une Pull Request

Règles et style

• Formatage : Utilisez black pour le formatage du code
• Linting : Respectez ruff ou flake8 pour le linting
• Tests : Ajoutez des tests pour toute nouvelle fonctionnalité
• Documentation : Mettez à jour la documentation si nécessaire
• Type hints : Utilisez les annotations de type Python 3.8+

Structure du projet

jsonplusplus/
├── src/
│   └── jsonplusplus/
│       ├── __init__.py
│       ├── encoder.py      # Encodage JSON → JONX
│       └── decoder.py      # Décodage JONX → JSON
├── tests/                  # Tests unitaires
├── README.md
├── pyproject.toml
└── LICENSE

Signaler un bug

Ouvrez une issue avec :

• Description du bug
• Étapes pour reproduire
• Comportement attendu vs comportement actuel
• Version de Python et de la bibliothèque

---

👤 Auteur

Nathan Josué

• GitHub: @Nathan-Josue
• Projet: jsonplusplus

---

🙏 Remerciements

• orjson pour le parsing JSON ultra-rapide
• zstandard pour la compression efficace
• Inspiré par les formats colonnaires modernes (Apache Parquet, Apache Arrow)

---

📚 Ressources

• Documentation complète
• Exemples avancés
• Changelog

---

⭐ Si ce projet vous est utile, n'hésitez pas à lui donner une étoile sur GitHub !