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在程序运行的过程中，所有变量的数据都是储存在内存中，随着程序的关闭，数据随即消失，变量所占用的内存就会被系统收回。我们把数据从内存中变成可存储或传输的的过程，就称为序列化。序列化之后，就可以把序列化的内容进行存储或者通过网络传输。反之，将变量内容从序列化对象重新读取到内从中，被称为反序列化。
在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等
磁盘
python中提供了pickle模块来实现序列化
序列化：
pickle.dumps(d) 将任意对象d序列化称为 bytes ，然后就可以将这个 bytes 写入到一个文件。 pickle.dump(d,f) (f要先open)直接将任意对象 d 序列化然后写入到一个 file-like Object :
反序列化：
当我们想要将变量内容从序列化对象读取到内存中，可以使用把序列化对象读取到一个bytes，然后在用 pickle.loads(bytes) 反序列化出对象， pickle.load(f) 直接从文件f（需要先open）反序列化对象
Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。
JSON
如果我们需要在不同编程语言中间传递数据，就必须将数据序列化为标准格式，如XML，但是更好的解决办法是JSON，因为JSON表示出来就是字符串，可以被所有语言读取，也可以方便的进行储存或者网络传输。JSON不仅是标准格式，而且比XML更快，并且能直接在Web页面中读取，非常方便
JSON对象表示的就是标准的JavaScript语言的对象，JSON对象和python语言内置数据类型对应如下：
| JSON类型 | Python类型 |
|---|---|
| {} | dict |
| [] | list |
| "string" | str |
| 1234.56 | int或float |
| true/false | True/False |
| null | None |
Python中内置的 json 模块提供了非常方便的python类型到JSON格式的转换
json.dumps(d) 将任意对象序列化为JSON对象，返回一个 str ，内容就是标准的JSON，类似磁盘序列化， dumps（） 方法可以将序列化内容写入一个 file-like Object
loads（） 和 load（） 是 json 模块里的方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从 file-like Object 中读取字符串进行反序列化
由于JSON标准规定JSON编码是 UTF-8 ，所以我们总是能正确地在Python的 str 与JSON的字符串之间转换。
JSON进阶
python 的 dict 对象可以序列化为JSON的 {} ，不过我们更喜欢使用一个类 class 来表示对象，比如定义一个 student 类，然后进行序列化
import jsonclass Student(object): def __init__(self, name, age, score): self.name = name self.age = age self.score = scores = Student('Bob', 20, 88)print(json.dumps(s)) 运行代码，肯定会出现一个 TypeError ：
Traceback (most recent call last): ...TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable
错误的原因是 Student 对象不是一个可序列化为JSON的对象。
别急，我们仔细看看 dumps() 方法的参数列表，可以发现，除了第一个必须的 obj 参数外， dumps() 方法还提供了一大堆的可选参数：
这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。前面的代码之所以无法把 Student 类实例序列化为JSON，是因为默认情况下， dumps() 方法不知道如何将 Student 实例变为一个JSON的 {} 对象。可选参数 default (像是一个修饰器，会对传入的序列换对象先处理)就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象(上面表格里的)，我们只需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：（default在下面）
def student2dict(std): return { 'name': std.name, 'age': std.age, 'score': std.score } 这样， Student 实例首先被 student2dict() 函数转换成 dict ，然后再被顺利序列化为JSON：
>>> print(json.dumps(s, default=student2dict)){"age": 20, "name": "Bob", "score": 88} 不过，下次如果遇到一个 Teacher 类的实例，照样无法序列化为JSON。我们可以偷个懒，把任意 class 的实例变为 dict ：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
因为通常 class 的实例都有一个 __dict__ 属性，它就是一个 dict ，用来存储实例变量。也有少数例外，比如定义了 __slots__ 的class。
反序列化：
同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个 Student 对象实例， loads() 方法首先转换出一个 dict 对象，然后，我们传入的 object_hook （和前面default类似）函数负责把 dict 转换为 Student 实例：
>>> def dict2student(d): return Student(d['name'], d['age'], d['score'])>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))<__main__.Student object at 0x10cd3c190>#打印出的是反序列化的Student实例对象。 对中文进行JSON序列化时， json.dumps() 提供了一个 ensure_ascii 参数，该参数值为True会将中文变为ASCII码？为False则还是中文
# -*- coding: utf-8 -*-import jsonobj = dict(name='小明', age=20)s = json.dumps(obj,ensure_ascii=False)print(s)#结果{"name": "小明", "age": 20} #为True结果{"name": "\u5c0f\u660e", "age": 20}