序列化
在分布式环境下，无论是何种数据，都会以二进制序列的形式在网络上传输。序列化是一种将对象以一连串的字节描述的过程，用于解决在对对象流进行读写操作
时所引发的问题。序列化可以将对象的状态写在流里进行网络传输，或保存在文件、数据库里，并在需要时把该流读取出来重新构造一个相同的对象。

反序列化
就是将流转为对象。

我们把对象(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，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flatte
ning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别的机器上。反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里
称之为反序列化，即unpickling。

如果我们要在不同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，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可
以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

json.dumps()

json.dump()

json.loads()

json.load()

dic={"name":"linlin"}

#将字典类型转为字符串类型
data1=str(dic)
f1=open('file1','w')
#存入数据
f1.write(data1)
f1.close()

f2=open('file1','r')
data2=f2.read()
print(data2)
print(type(data2))
data2=eval(data2)
print(data2['name'])
f2.close()

eval内置方法可以将一个字符串转成python对象，不过，eval方法是有局限性的，对于普通的数据类型，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的重点还是通常用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

import json


dic={"name":"linlin"}
#转为json字符串，序列化
data1= json.dumps(dic)

#存数据
f=open('filename','w')
f.write(data1)
f.close()

#取数据
f=open('filename','r')
#反序列化
data2=json.loads(f.read())
f.close()

import json


dic={"name":"linlin"}
#取数据
f=open('filename','w')
#序列化数据+自动存放数据
json.dumps(dic,f)

#存数据
f=open('filename','r')
#反序列化数据+自动取出数据
json.load(f)