笔记：
一：简介
(1)JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级(XML重量级)的数据交换格式。
是为了数据交换而定制的一种规则，它基于ECMAScript的一个子集。
(2)JSON是一种数据格式！
字符串是JSON的表现形式。（符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串）
(3)Python3中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：
json.dumps(): 对数据进行编码。
json.loads(): 对数据进行解码。
(4)JSON的优点是：易阅读、易解析、网络传输效率高、跨语言交换数据
二：python 编码为JSON类型转换对应表：
_______________________________________________
| python | JSON |
-------------------------------------------------
| dict | object |
-------------------------------------------------
| list,tuple | array |
-------------------------------------------------
| str | string |
-------------------------------------------------
| int,float,Enums | number |
-------------------------------------------------
| True,False,None | true,false,null |
-------------------------------------------------
三： 如果你要处理的是文件而不是字符串，可以使用
json.dump()
json.load()
四：用pickle对数据序列化和反序列化
(1)方法：
pickle.dump()
pickle.load()
pickle.dumps()
pickle.loads()
(2)数据类型：
所有python支持的原生类型：布尔值，整数，浮点数，复数，字符串，字节，None。
由任何原生类型组成的列表，元组，字典和集合。
函数，类，类的实例
五：JSON和pickle之间的区别
JSON序列化和反序列化的目的是将Python数据类型转换为JSON标准类型，
或者将JSON类型的数据转换为python的数据类型，从而实现不同语言之间的数据交换！
pickle:在程序运行过程中希望保存一个数据，重用或者发送给其他人，可以采用这方式
将数据写入文件，支持所有数据类型！
code：
1 import json
2 import pickle
3 # ----------------------------------------------#
4 # 反序列化
5 # ----------------------------------------------#
6 # object
7 json_str = '{"name":"qiyue", "age":18}' # JSON字符串
8 student = json.loads(json_str) # JSON对象转换为字典
9 print(student)
10 print(json_str)
11 print(type(student))
12
13 # object
14 json_str1 = '[{"name":"qiyue", "age":18, "flag":false}, ' \
15 '{"name":"qiyue", "age":18}]' # JSON字符串
16 student1 = json.loads(json_str1) # JSON对象转换为字典
17 print(type(student1), student1)
18 print(student1[0])
19
20 # ----------------------------------------------#
21 # 序列化
22 # ----------------------------------------------#
23 student2 = [
24 {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False},
25 {"name": "qiyue", "age": 18}
26 ]
27
28 json_str1 = json.dumps(student2) # 转换为字符串后可以利用正则表达式处理字符串
29 print(type(json_str1), json_str1)
30
31 # ----------------------------------------------#
32 # 处理的是文件
33 # ----------------------------------------------#
34 # 将数据写入文件
35 student3 = [
36 {"name": "qiyue", "age": 18, "flag": False},
37 {"name": "qiyue", "age": 18}
38 ]
39 with open('data.json', 'w') as f:
40 json.dump(student3, f)
41
42 # 读取数据
43 with open('data.json', 'r') as f:
44 data = json.load(f)
45
46
47 # dumps(object)将对象序列化
48 list_a = ["English", "Math", "Chinese"]
49 list_b = pickle.dumps(list_a) # 序列化数据
50 print(list_a)
51 print(list_b)
52
53 # loads(object)将对象原样恢复，并且对象类型也恢复原来的格式
54 list_c = pickle.loads(list_b)
55 print(list_c)
56
57
58 # dumps(object,file)将对象序列化后存储到文件中
59 group1 = ("baidu", "wen", "qingtian")
60 f1 = open('group.txt', 'wb')
61 pickle.dump(group1, f1, True)
62 f1.close()
63
64 # load(object, file)将文件中的信息恢复
65 f2 = open('group.txt', 'rb')
66 t = pickle.load(f2)
67 f2.close()
68 print(t)
