概念:
　　序列化 -- 其他資料型別轉換成一個字串資料型別
　　反序列化 -- 字串轉換成其他資料型別
　　序列 -- 字串

必須要轉換成字串的場景:
　　往檔案裡面寫資料的時候只能寫字串，不能寫字典的
　　網路傳輸的時候只能傳bytes，字典也不能直接轉換成bytes

可以用到的模組:
　　json 非常重要的一個模組，非常非常
   　　通用的序列化格式，不僅僅是侷限於python，優點就是很通用
   　　只有很少的一部分資料型別可以序列化，侷限性比較大
　　pickle 僅次於json
   　　所有的python的資料都可以序列化
   　　問題在於，pickle序列化的內容只有python可以理解
   　　而且，反序列化依賴程式碼本地存在，不存在則無法解析
　　shelve  python3 裡面新加的，特點是好操作，但是實用性就一般
   　　有個序列化控制代碼，很方便使用讀寫直接操作
  　　 新加的，存在一些小問題

json '{""}' json  
　　可轉:
　　　　數字 字串 列表 字典 元祖 
　　不可轉:
　　　　集合
　　特殊改變:　　
　　　　會將字串改成雙引號,字典裡面的單引號就會改成雙
　　元祖的序列化會被變成列表，本身是元祖的序列後再反序列化便不會來元祖就變成列表了
　　直接寫記憶體裡面的操作
　　序列化方法：dumps
　　反序列化方法：loads

1 import json
2 dic = {"k1":"v1"}
3 print(type(dic),dic)    # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}
4 strd = json.dumps(dic)
 
5 print(type(strd),strd)    # <class 'str'> {"k1": "v1"}
6 dicd = json.loads(strd)
7 print(type(dicd),dicd)    # <class 'dict'> {'k1': 'v1'}

　　往檔案裡面寫的操作
　　　　一次性寫進去一次性讀出來
　　　　要不每次寫一行,每次讀一行,不然會報錯

 1 # dump 往檔案裡面寫
 2 import json
 3 dic = {"k1":"v1"}
 4 f = open("fff","w",encoding="utf-8
 
")
 5 json.dump(dic,f)
 6 f.close()
 7 
 8 # load 從檔案讀
 9 f = open("fff")
10 res = json.load(f)
11 f.close()
12 print(type(res),res)

pickle
　　用法同jons，提供dump，load，dumps，loads方法
　　但是pickle序列化後會變成tyles型別，無法看出來源內容但是不影響你其他操作
　　因為是bytes型別，因此檔案操作需要用wb，rb的型別進行操作
　　pickle可以做任何任何資料型別，可以對集合進行序列化反序列化
　　比jons還要有一點，他可以分別dump load的

 1 # shelve 只提供一個open方法，通過key可以寫入或者獲取到內容
 2 import  shelve
 3 f = shelve.open("shelve_file")
 4 f["key"] = {"int":10,"float":9.5,"string":"sda"}
 5 f.close()
 6 
 7 import  shelve
 8 f1 = shelve.open("shelve_file")
 9 exiting = f1["key"]
10 f1.close()
11 print(exiting)
12 
13 # writeback 不設定的話是沒辦法修改檔案的
14 # 不設定無法感知到修改，但是設定這個會對執行造成一定的資源佔用和影響
15 import shelve
16 f1 = shelve.open('shelve_file')
17 print(f1['key'])
18 f1['key']['new_value'] = 'this was not here before'
19 f1.close()
20 
21 f2 = shelve.open('shelve_file', writeback=True)
22 print(f2['key'])
23 f2['key']['new_value'] = 'this was not here before'
24 f2.close()