在程序运行的过程当中，全部的变量都是在内存中，好比，定义一个dict：php
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
能够随时修改变量，好比把name改为'Bill'，可是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操做系统所有回收。若是没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，下次从新运行程序，变量又被初始化为'Bob'。html
咱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，在其余语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。python
序列化以后，就能够把序列化后的内容写入磁盘，或者经过网络传输到别的机器上。sql
反过来，把变量内容从序列化的对象从新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。编程
Python提供两个模块来实现序列化：cPickle和pickle。这两个模块功能是同样的，区别在于cPickle是C语言写的，速度快，pickle是纯Python写的，速度慢，跟cStringIO和StringIO一个道理。用的时候，先尝试导入cPickle，若是失败，再导入pickle：json
try: import cPickle as pickle except ImportError: import pickle
首先，咱们尝试把一个对象序列化并写入文件：网络
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88) >>> pickle.dumps(d) "(dp0\nS'age'\np1\nI20\nsS'score'\np2\nI88\nsS'name'\np3\nS'Bob'\np4\ns."
pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个str，而后，就能够把这个str写入文件。或者用另外一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：编程语言
>>> 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。函数
当咱们要把对象从磁盘读到内存时，能够先把内容读到一个str，而后用pickle.loads()方法反序列化出对象，也能够直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。咱们打开另外一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：编码
>>> f = open('dump.txt', 'rb') >>> d = pickle.load(f) >>> f.close() >>> d {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
变量的内容又回来了！
固然，这个变量和原来的变量是彻底不相干的对象，它们只是内容相同而已。
Pickle的问题和全部其余编程语言特有的序列化问题同样，就是它只能用于Python，而且可能不一样版本的Python彼此都不兼容，所以，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也不要紧。
JSON
若是咱们要在不一样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，好比XML，但更好的方法是序列化为JSON，由于JSON表示出来就是一个字符串，能够被全部语言读取，也能够方便地存储到磁盘或者经过网络传输。JSON不只是标准格式，而且比XML更快，并且能够直接在Web页面中读取，很是方便。
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以下：
| JSON类型 | Python类型 |
| {} | dict |
| [] | list |
| "string" | 'str'或u'unicode' |
| 1234.56 | int或float |
| true/false | True/False |
| null | None |
Python内置的json模块提供了很是完善的Python对象到JSON格式的转换。咱们先看看如何把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。相似的，dump()方法能够直接把JSON写入一个file-like Object。
要把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) {u'age': 20, u'score': 88, u'name': u'Bob'}
有一点须要注意，就是反序列化获得的全部字符串对象默认都是unicode而不是str。因为JSON标准规定JSON编码是UTF-8，因此咱们老是能正确地在Python的str或unicode与JSON的字符串之间转换。
JSON进阶
Python的dict对象能够直接序列化为JSON的{}，不过，不少时候，咱们更喜欢用class表示对象，好比定义Student类，而后序列化：
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，绝不留情地获得一个TypeError：
Traceback (most recent call last): ... TypeError: <__main__.Student object at 0x10aabef50> is not JSON serializable
错误的缘由是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。
若是连class的实例对象都没法序列化为JSON，这确定不合理！
别急，咱们仔细看看dumps()方法的参数列表，能够发现，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：
https://docs.python.org/2/library/json.html#json.dumps
这些可选参数就是让咱们来定制JSON序列化。前面的代码之因此没法把Student类实例序列化为JSON，是由于默认状况下，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就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，咱们只须要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去便可：
def student2dict(std): return { 'name': std.name, 'age': std.age, 'score': std.score } print(json.dumps(s, default=student2dict))
这样，Student实例首先被student2dict()函数转换成dict，而后再被顺利序列化为JSON。
不过，下次若是遇到一个Teacher类的实例，照样没法序列化为JSON。咱们能够偷个懒，把任意class的实例变为dict：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
由于一般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，好比定义了__slots__的class。
一样的道理，若是咱们要把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，而后，咱们传入的object_hook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))
运行结果以下：
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的Student实例对象。
小结
Python语言特定的序列化模块是pickle，但若是要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可使用json模块。
json模块的dumps()和loads()函数是定义得很是好的接口的典范。当咱们使用时，只须要传入一个必须的参数。可是，当默认的序列化或反序列机制不知足咱们的要求时，咱们又能够传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既作到了接口简单易用，又作到了充分的扩展性和灵活性。