我们学习过用eval内置要领可以将一个字符串转成python东西，不过，eval要领是有局限性的，对付普通的数据类型，json.loads和eval都能用，但遇到特殊类型的时候，eval就不管用了,所以eval的重点还是凡是用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

1 import json 2 x="[null,true,false,1]" 3 print(eval(x)) 4 print(json.loads(x))

我们把东西(变量)从内存中酿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，都是一个意思。

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另外机器上。

反过来，把变量内容从序列化的东西从头读到内存里称之为反序列化，即unpickling。

如果我们要在差此外编程语言之间通报东西，就必需把东西序列化为标准格局，好比XML，但更好的要领是序列化为JSON，因为JSON暗示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，，也可以便利地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不只是标准格局，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常便利。

JSON暗示的东西就是标准的JavaScript语言的东西，JSON和Python内置的数据类型对应如下：

1 #----------------------------序列化 2 import json 3 4 dic={‘name‘:‘kelvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} 5 print(type(dic))#<class ‘dict‘> 6 7 j=json.dumps(dic) 8 print(type(j))#<class ‘str‘> 9 10 11 f=open(‘序列化东西‘,‘w‘) 12 f.write(j) #-------------------等价于json.dump(dic,f) 13 f.close() 14 #-----------------------------反序列化<br> 15 import json 16 f=open(‘序列化东西‘) 17 data=json.loads(f.read())# 等价于data=json.load(f)

1 import json 2 #dct="{‘1‘:111}"#json 不认单引号 3 #dct=str({"1":111})#报错,因为生成的数据还是单引号:{‘one‘: 1} 4 5 dct=‘{"1":"111"}‘ 6 print(json.loads(dct)) 7 8 #conclusion: 9 # 无论数据是怎样创建的，只要满足json格局，就可以json.loads出来,不必然非要dumps的数据才华loads 10 11 注意点

1 ##----------------------------序列化 2 import pickle 3 4 dic={‘name‘:‘kelvin‘,‘age‘:23,‘sex‘:‘male‘} 5 6 print(type(dic))#<class ‘dict‘> 7 8 j=pickle.dumps(dic) 9 print(type(j))#<class ‘bytes‘> 10 11 12 f=open(‘序列化东西_pickle‘,‘wb‘)#注意是w是写入str,wb是写入bytes,j是‘bytes‘ 13 f.write(j) #-------------------等价于pickle.dump(dic,f) 14 15 f.close() 16 #-------------------------反序列化 17 import pickle 18 f=open(‘序列化东西_pickle‘,‘rb‘) 19 20 data=pickle.loads(f.read())# 等价于data=pickle.load(f) 21 22 23 print(data[‘age‘])