我們把對象(變量)從內存中變成可存儲的過程稱之為序列化，比如XML，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。

    序列化后，就可以把序列化后的內容寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到其他服務器上，反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存里稱之為反序列化，即unpickling

json(JavaScript Object Notation)

    一種輕量級的數據交換格式。它基于ECMAScript的一個子集。 JSON采用完全獨立于語言的文本格式，但是也使用了類似于C語言家族的習慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的數據交換語言。易于人閱讀和編寫，同時也易于機器解析和生成(一般用于提升網絡傳輸速率)。

    如果我們要在不同的變成語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標準格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸，JSON不僅是標準格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便,JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象。

使用方法如下：

import json# 序列化寫(json.dumps())with open('test.txt', 'w') as f:  f.write(json.dumps(dic))# 序列化讀(json.loads)with open('test.txt', 'r') as f:  print(json.loads(f.read()))import jsondic = {'name': 'fanjinbao'}# 序列化寫(json.dump())with open('test.txt', 'w') as f:  json.dump(dic, f)# 序列化讀(json.load())with open('test.txt', 'r') as f:  print(json.load(f))

pickle

    python的pickle模塊實現了python的所有數據序列和反序列化?；旧瞎δ苁褂煤蚃SON模塊沒有太大區別，方法也同樣是dumps/dump和loads/load。cPickle是pickle模塊的C語言編譯版本相對速度更快。與JSON不同的是pickle不是用于多種語言間的數據傳輸，它僅作為python對象的持久化或者python程序間進行互相傳輸對象的方法，因此它支持了python所有的數據類型。

pickle反序列化后的對象與原對象是等值的副本對象，類似與deepcopy。

使用方法如下：

import pickledic = {'name': 'fanjinbao'}# 序列化寫(pickle.dump())with open('test.txt', 'wb') as f:  f.write(pickle.dumps(dic))# 序列化讀(pickle.loads())with open('test.txt', 'rb') as f:  print(pickle.loads(f.read()))import pickledic = {'name': 'fanjinbao'}# 序列化寫(pickle.dump())with open('test.txt', 'wb') as f:  pickle.dump(dic, f)# 序列化讀(pickle.load())with open('test.txt', 'rb') as f:  print(pickle.load(f))

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