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序列化技术是将复杂的数据对象转换为简单易于存储或传输的格式的过程。这在Python中被称为pickling，在其他语言中也被称为serialization、marshalling或flattening等。序列化的过程能够有效地使对象的状态信息存储到磁盘或通过网络传输到其他机器上，而反序列化（unpickling）则是将变量内容从序列化对象中重新读取回内存。

Python中的Pickle

Python提供了一个强大的模块——pickle，用于实现对象的序列化。常见的操作包括：

import pickled = dict(name="bob", age=20, scorce=88)a = pickle.dumps(d)# 输出结果为一串二进制数据print(a)

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

import pickled = dict(name="bob", age=20, scorce=88)a = pickle.dumps(d)b = pickle.loads(a)print(b)

JSON序列化

为了在不同语言之间传输数据，一个更通用的选择是使用JSON（JavaScript Object Notation）。JSON格式不仅被所有现代语言支持，而且可以方便地存储到磁盘或通过网络传输。此外，JSON的语法简单，易于理解和实现。

JSON的数据类型与Python内置类型一一对应：

• {} 对应字典（dict）
• [] 对应列表（list）
• "string" 对应字符串（str）
• 1234.56 对应数字（int或float）
• true/false 对应布尔值（True/False）
• null 对应空值（None）

如何使用JSON

Python内置的json模块提供了将Python对象转换为JSON格式的工具：

import jsond = dict(name="bob", age=20, scorce=88)a = json.dumps(d)print(a)

import jsond = dict(name="bob", age=20, scorce=88)a = json.dumps(d)b = json.loads(a)print(b)

注意事项

使用Pickle序列化具有以下优点：

• 灵活性： 支持大多数Python对象，甚至自定义类
• 高效性： 加密性强，适用于敏感数据
• 简化操作： 只需几行代码即可完成整个流程

然而，使用Pickle的潜在问题包括：

• 只适用于Python环境
• 不同Python版本间的不兼容性
• 反序列化后与原始对象是完全独立的对象

对于跨语言数据传输，JSON是更优的选择，因为它是标准化格式且易于解析。

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