json作為不同語言間進行數據交互的媒介，在當下已經漸漸取代了之前的xml，看一波python操作json

 1 # coding = ascii
 2 
 3 import json
 4 import pickle
 5 import sys
 6 import os
 7 ‘‘‘
 8 練習json，pickle
 9 json類型的數據可以實現不同語言間的數據交互，
10 python3中引入python是為了實現將字典，列表等格式的數據
11 打包成字符串形式，即將其序列化，使用eg.json.dump(list,f) or f.write(json.dumps(list))實現。
 
12 反序列化：將字符串格式的文本內容解析為對應的原格式數據從而實現操作，
13 使用eg.json.load(f) or json.loads(f.read())
14 pickle的用法跟json完全一樣，只是pickle支持將復雜對象打包成字符串形式
15 而json做不到。
16 ‘‘‘
17 #序列化(serializable)
18 # list = [1,2,3,4,5,6]
19 #maps = {"name":"Alex","age":30}
20 # f = open("jsonpractice.text","w")
21 # f.write(json.dumps(list)+"\n"+json.dumps(maps))
 

22 # f.close()
23 
24 #反序列化
25 # f1 = open("jsonpractice.text","rb")
26 # data = json.loads(f1.read())
27 # print(data)
28 # for i in data.keys():
29 #     print(data[i])
30 # f1.close()
31 
32 #pickle序列化
33 # def goby():
34 #     print("good bye")
35 # maps = {"name":"Alex","age":30}
36 # maps["func"] = ‘‘‘def goby():
 

37 #     print(‘good by‘)‘‘‘
38 # f = open("jsonpractice2.text","wb")
39 # f.write(pickle.dumps(maps)) #pickle.dump(maps,f)
40 # f.close()
41 
42 #pickle反序列化
43 # f1 = open("jsonpractice2.text","rb")
44 # #data = pickle.loads(f1.read())
45 # data = pickle.load(f1)
46 # print(data["func"])
47 # exec(data["func"])
48 # f1.close()
49 
50 
51 # 字符轉碼實現
52 # test = "print(‘你好‘)"
53 # print(sys.getdefaultencoding())
54 # print(test.encode("utf-8").decode("ascii","replace").encode("ascii","replace").decode("utf-8"))
55 #exec(test)

python操作json來存儲簡單的數據，pickle來操作復雜的數據