json模块/pickle模块
一 、序列化
把对象(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。
序列化的优点：
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持久保存状态：内存是无法永久保存数据的，当程序运行了一段时间，我们断电或者重启程序，内存中关于这个程序的之前一段时间的数据（有结构）都被清空了。但是在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来（保存到文件中），以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据，然后继续执行，这就是序列化。
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跨平台数据交互：序列化时不仅可以把序列化后的内容写入磁盘，还可以通过网络传输到别的机器上，如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互。
二、 json模块
Json序列化并不是python独有的，json序列化在java等语言中也会涉及到，因此使用json序列化能够达到跨平台传输数据的目的。
json不能存储python中的所有数据类型
方法：
- 序列化：
- 到文件：
t模式可写方式open文件后，json.dump(data,fr) - 到内存：
json.dumps(data)
- 到文件：
- 反序列化：
- 从文件获取：
t模式可读方式open文件后，res = json.load(fr) - 从内存获取：
res = json.loads(data)
- 从文件获取：
json数据类型和python数据类型对应关系表
| Json类型 | Python类型 |
|---|---|
| {} | dict |
| [] | list/tuple |
| "string" | str |
| 520.13 | int或float |
| true/false | True/False |
| null | None |
三、 pickle模块
Pickle序列化和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，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，即不能成功地反序列化也没关系。
但是pickle的好处是可以存储Python中的所有的数据类型，包括对象，而json不可以
方法：
-
序列化：
- 到文件：
b模式可写方式open文件后，pickle.dump(data,fr) - 到内存：
pickle.dumps(data)
- 到文件：
-
反序列化：
- 到文件：
b模式可读方式open文件后，res = pickle.load(fr) - 到内存：
res = pickle.loads(data)
- 到文件：
