使用 json 保存结构化数据

xhz

字符串可以很容易地写入文件或从文件中读取。 数字则更麻烦一些，因为 read() 方法只返回字符串，而字符串必须传给 int() 这样的函数，它接受 '123' 这样的字符串并返回其数值 123。 当你想要保存嵌套列表和字典等更复杂的数据类型时，手动执行解析和序列化操作将会变得非常复杂。

Python 允许你使用流行的数据交换格式 JSON (JavaScript Object Notation)，而不是让用户持续编写和调试代码来将复杂的数据类型存入文件中。 标准库模块 json 可以接受带有层级结构的 Python 数据，并将其转换为字符串表示形式；这个过程称为 serializing。 根据字符串表示形式重建数据则称为 deserializing。 在序列化和反序列化之间，用于代表对象的字符串可以存储在文件或数据库中，或者通过网络连接发送到远端主机。

备注 JSON 格式通常用于现代应用程序的数据交换。程序员早已对它耳熟能详，可谓是交互操作的不二之选。
只需一行简单的代码即可查看某个对象的 JSON 字符串表现形式：

>>>
import json
x = [1, 'simple', 'list']
json.dumps(x)
'[1, "simple", "list"]'
dumps() 函数还有一个变体， dump() ，它只将对象序列化为 text file 。因此，如果 f 是 text file 对象，可以这样做：

json.dump(x, f)
要再次解码对象，如果 f 是已打开、供读取的 binary file 或 text file 对象：

x = json.load(f)
备注 JSON文件必须以UTF-8编码。当打开JSON文件作为一个 text file 用于读写时，使用 encoding="utf-8" 。
这种简单的序列化技术可以处理列表和字典，但在 JSON 中序列化任意类的实例，则需要付出额外努力。json 模块的参考包含对此的解释。

参见 pickle - 封存模块
与 JSON 不同，pickle 是一种允许对复杂 Python 对象进行序列化的协议。因此，它为 Python 所特有，不能用于与其他语言编写的应用程序通信。默认情况下它也是不安全的：如果解序化的数据是由手段高明的攻击者精心设计的，这种不受信任来源的 pickle 数据可以执行任意代码。