标签：序列化 Python 对象 JSON IO x00 pickle Python3

　　在程序运行的过程中，所有变量都是在内存中，比如定义一个dict

>>> d=dict(name='Box',age=20,score=11)

 　　可以随时修改变量，比如把'name'改成'Bill',但是一旦程序结束，变量所占有的内存就会被操作系统全部收回。如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，下次重新运行程序，变量又被初始化为'Bob'

　　我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。

　　序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。

　　反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

　　Python提供了pickle模块来实现序列化。

　　首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：

>>> import pickle
>>> d=dict(name='Box',age=20,score=11)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00Boxq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x04K\x0bu.'

 　　pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，然后就可以把这个bytes写入文件。或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化写入一个file-like Object:

>>> f=open('dump.txt','wb')
>>> pickle.dump(d,f)
>>> f.close()

 　　看看写入的dump.txt文件，一堆乱七八糟的内容，这些都是Python保存的对象内部信息。

　　当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：

>>> f=open('dump.txt','rb')
>>> d=pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'name': 'Box', 'age': 20, 'score': 11}

 　　变量的内容又回来了

　　这个变量和原来变量d是完全不相同的，只是内容相同而已。

　　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

　　如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

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来源： https://www.cnblogs.com/minseo/p/11187149.html

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