IO之串行化
Python语言特定的序列化模块是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。
json模块的dumps()和loads()函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。
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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。
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='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
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()把对象序列化后写入一个file-like Object：
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f) //序列化并写入
>>> 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。
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f) //读并且反序列化
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
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。
Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。
把Python对象变成一个JSON：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。
类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object（见上面）
把JSON反序列化为Python对象：
用loads()或者对应的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
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对象可以直接序列化为JSON的{}，不过，很多时候，我们更喜欢用class表示对象，比如定义Student类，然后序列化：
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
运行代码，毫不留情地得到一个TypeError。
原因：dumps()方法的参数列表除了第一个必须的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。
解决方法：
这里我们需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：
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：
>>> d=json.dumps(s, default=student2dict)
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
把任意class的实例变为dict：
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。
把JSON反序列化为一个Student对象实例：
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
运行结果如下：
>>> 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。