在介绍Python的数据序列化模块「Json & Pickle」之前，我们先来看看为什么需要数据序列化，什么是数据序列化。

为什么需要数据序列化，我认为有如下两种原因：
一个原因是将对象（一切皆对象）的状态保持在存储媒介（硬盘、网盘......）中，以便可以在以后重新创建精确的副本,相当于镜像的概念，比如我们平时利用VMware虚拟机中的挂起功能，这个挂起功能就是利用数据的序列化，把虚拟机当前的状态序列化保存在本地磁盘的文件中，然后恢复的时候只需反序列化，把状态恢复即可。

另一个原因是通过值将对象从一个应用程序域发送到另一个应用程序域中。例如，你利用Python监控采集程序采集到的数据想传送给Zabbix处理。当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把这个对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为对象。

序列化和反序列化：

序列化： 将数据结构或对象转换成二进制串的过程。

反序列化：将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。

序列化的目的就是为了跨进程传递格式化数据和保存某个时刻的状态。

什么是数据序列化：
数据序列化就是将对象或者数据结构转化成特定的格式，使其可在网络中传输，或者可存储在内存或者文件中。反序列化则是相反的操作，将对象从序列化数据中还原出来。而对象序列化后的数据格式可以是二进制，可以是XML，也可以是JSON等任何格式。对象/数据序列化的重点在于数据的交换和传输，例如在远程调用技术(如EJB,XML-RPC, Web Service)，或者在GUI控件开发(JavaBean)等等。

清楚了数据格式化的必要和简单认识了什么是数据格式化之后，我们就来看看Python中两个数据格式化模块的使用。

Json Module

Json：用于字符串和 python数据类型间进行转换；
Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

实例如下：
#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Author: Lucky.chen

import json

info = {'1MinLoad': 5, 'MemUse': '5G', 'DiskUse': '80G'}

print('dumps 操作之前数据类型: %s' % type(info))
JsonInfo = json.dumps(info)
print(JsonInfo)
# dumps 将数据通过特殊的形式转换为所有程序语言都识别的字符串
print('dumps 操作之后数据类型: %s' % type(JsonInfo))

# loads 将字符串通过特殊的形式转为python是数据类型 (将字符串转为字典)
NewInfo = json.loads(JsonInfo)
print('loads 操作之后数据类型为: %s' % type(NewInfo))

print('分割线'.center(50, '-'))

# dump 将数据通过特殊的形式转换为所有语言都识别的字符串并写入文件
with open('SystemInfo.txt', 'w') as f:
json.dump(info, f)
print('dump file end!!')

# load 从文件读取字符串并转换为python的数据类型
with open('SystemInfo.txt', 'r') as f:
LoadInfo = json.load(f)
print('load file end, data type is %s' % type(LoadInfo), LoadInfo)结果如下：
dumps 操作之前数据类型: <class 'dict'>
{"MemUse": "5G", "DiskUse": "80G", "1MinLoad": 5}
dumps 操作之后数据类型: <class 'str'>
loads 操作之后数据类型为: <class 'dict'>
-----------------------分割线------------------------
dump file end!!
load file end, data type is <class 'dict'> {'MemUse': '5G', '1MinLoad': 5, 'DiskUse': '80G'}一个错误案例如下：
#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Author: Lucky.chen

import json


def test():
print('Test Func')

info = {'Name': 'crh', 'age': 18, 'Func': test}

json.dumps(info)结果：
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: <function test at 0x108e7a0d0> is not JSON serializable如上可知函数不能被json序列化。

Pickle Module

pickle，用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换
Pickle模块同样提供了四个功能：dumps、dump、loads、load


Pickle可以序列化一些较复杂的数据，和json的区别在于pickle序列化的时候，存放的是二进制的文件，所以打开一个文件的时候，我们要以二进制的格式打开。
实例如下：
#!/usr/bin/env python3
# _*_coding:utf-8_*_
# Author: Lucky.chen

import pickle


def test(name):
print('%s write Test Func' % name)

info = {'Name': 'crh', 'age': 18, 'Func': test}

print('dumps 之前数据的类型为: %s' % type(info))

# pickle.dumps 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识bytes类型(Python2.*中是字符串类型)
NewInfo = pickle.dumps(info)
print('dumps result is %s, data type is %s' % (NewInfo, type(NewInfo)))

# pickle.loads 将bytes通过特殊的形式转为python是数据类型
LoadInfo = pickle.loads(NewInfo)
print('loads result is %s, data type is %s' % (LoadInfo, type(LoadInfo)))
LoadInfo['Func']('crh')

print('分割线'.center(50, '-'))

# pickle.dump 将数据通过特殊的形式转换为只有python语言认识的字符串,并写入文件
with open('pickle.rb', 'wb') as f:
pickle.dump(info, f)

# pickle.load 从文件读取只有python语言认识的字符串并转换为python的数据类型
with open('pickle.rb', 'rb') as f:
Info = pickle.load(f)

print(Info, 'type is %s' % type(Info))结果如下：
dumps 之前数据的类型为: <class 'dict'>
dumps result is b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x12X\x04\x00\x00\x00Nameq\x02X\x03\x00\x00\x00crhq\x03X\x04\x00\x00\x00Funcq\x04c__main__\ntest\nq\x05u.', data type is <class 'bytes'>
loads result is {'age': 18, 'Name': 'crh', 'Func': <function test at 0x1032f10d0>}, data type is <class 'dict'>
crh write Test Func
-----------------------分割线------------------------
{'age': 18, 'Name': 'crh', 'Func': <function test at 0x1032f10d0>} type is <class 'dict'>