解釋lambda:
lambda 參數(shù)：參數(shù)運(yùn)算規(guī)則
f = lambda x,y,z:xyz
f(1,2,3)
結(jié)果：
6
在程序運(yùn)行的過(guò)程中，所有的變量都是在內(nèi)存中，比如，定義一個(gè)dict：
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
可以隨時(shí)修改變量，比如把name改成'Bill'，但是一旦程序結(jié)束，變量所占用的內(nèi)存就被操作系統(tǒng)全部回收。如果沒有把修改后的'Bill'存儲(chǔ)到磁盤上，下次重新運(yùn)行程序，變量又被初始化為'Bob'。
我們把變量從內(nèi)存中變成可存儲(chǔ)或傳輸?shù)倪^(guò)程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語(yǔ)言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個(gè)意思。
序列化之后，就可以把序列化后的內(nèi)容寫入磁盤，或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絼e的機(jī)器上。
反過(guò)來(lái)，把變量?jī)?nèi)容從序列化的對(duì)象重新讀到內(nèi)存里稱之為反序列化，即unpickling。
Python提供了pickle模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)序列化。
首先，我們嘗試把一個(gè)對(duì)象序列化并寫入文件：
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
pickle.dumps()方法把任意對(duì)象序列化成一個(gè)bytes，然后，就可以把這個(gè)bytes寫入文件?；蛘哂昧硪粋€(gè)方法pickle.dump()直接把對(duì)象序列化后寫入一個(gè)file-like Object：
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
看看寫入的dump.txt文件，一堆亂七八糟的內(nèi)容，這些都是Python保存的對(duì)象內(nèi)部信息。
當(dāng)我們要把對(duì)象從磁盤讀到內(nèi)存時(shí)，可以先把內(nèi)容讀到一個(gè)bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出對(duì)象，也可以直接用pickle.load()方法從一個(gè)file-like Object中直接反序列化出對(duì)象。我們打開另一個(gè)Python命令行來(lái)反序列化剛才保存的對(duì)象：
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
變量的內(nèi)容又回來(lái)了！
當(dāng)然，這個(gè)變量和原來(lái)的變量是完全不相干的對(duì)象，它們只是內(nèi)容相同而已。
Pickle的問題和所有其他編程語(yǔ)言特有的序列化問題一樣，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的數(shù)據(jù)，不能成功地反序列化也沒關(guān)系。
JSON
如果我們要在不同的編程語(yǔ)言之間傳遞對(duì)象，就必須把對(duì)象序列化為標(biāo)準(zhǔn)格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因?yàn)镴SON表示出來(lái)就是一個(gè)字符串，可以被所有語(yǔ)言讀取，也可以方便地存儲(chǔ)到磁盤或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸。JSON不僅是標(biāo)準(zhǔn)格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web頁(yè)面中讀取，非常方便。
JSON表示的對(duì)象就是標(biāo)準(zhǔn)的JavaScript語(yǔ)言的對(duì)象，JSON和Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型對(duì)應(yīng)如下：
JSON類型 Python類型
{} dict
[] list
"string" str
1234.56 int或float
true/false True/False
null None
Python內(nèi)置的json模塊提供了非常完善的Python對(duì)象到JSON格式的轉(zhuǎn)換。我們先看看如何把Python對(duì)象變成一個(gè)JSON：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()方法返回一個(gè)str，內(nèi)容就是標(biāo)準(zhǔn)的JSON。類似的，dump()方法可以直接把JSON寫入一個(gè)file-like Object。
要把JSON反序列化為Python對(duì)象，用loads()或者對(duì)應(yīng)的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者從file-like Object中讀取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
由于JSON標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定JSON編碼是UTF-8，所以我們總是能正確地在Python的str與JSON的字符串之間轉(zhuǎn)換。
JSON進(jìn)階
Python的dict對(duì)象可以直接序列化為JSON的{}，不過(guò)，很多時(shí)候，我們更喜歡用class表示對(duì)象，比如定義Student類，然后序列化：
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
運(yùn)行代碼，毫不留情地得到一個(gè)TypeError：
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable
錯(cuò)誤的原因是Student對(duì)象不是一個(gè)可序列化為JSON的對(duì)象。
如果連class的實(shí)例對(duì)象都無(wú)法序列化為JSON，這肯定不合理！
別急，我們仔細(xì)看看dumps()方法的參數(shù)列表，可以發(fā)現(xiàn)，除了第一個(gè)必須的obj參數(shù)外，dumps()方法還提供了一大堆的可選參數(shù)：
https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps
這些可選參數(shù)就是讓我們來(lái)定制JSON序列化。前面的代碼之所以無(wú)法把Student類實(shí)例序列化為JSON，是因?yàn)槟J(rèn)情況下，dumps()方法不知道如何將Student實(shí)例變?yōu)橐粋€(gè)JSON的{}對(duì)象。
可選參數(shù)default就是把任意一個(gè)對(duì)象變成一個(gè)可序列為JSON的對(duì)象，我們只需要為Student專門寫一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，再把函數(shù)傳進(jìn)去即可：
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
這樣，Student實(shí)例首先被student2dict()函數(shù)轉(zhuǎn)換成dict，然后再被順利序列化為JSON：
>>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
不過(guò)，下次如果遇到一個(gè)Teacher類的實(shí)例，照樣無(wú)法序列化為JSON。我們可以偷個(gè)懶，把任意class的實(shí)例變?yōu)閐ict：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
因?yàn)橥ǔlass的實(shí)例都有一個(gè)dict屬性，它就是一個(gè)dict，用來(lái)存儲(chǔ)實(shí)例變量。也有少數(shù)例外，比如定義了slots的class。
同樣的道理，如果我們要把JSON反序列化為一個(gè)Student對(duì)象實(shí)例，loads()方法首先轉(zhuǎn)換出一個(gè)dict對(duì)象，然后，我們傳入的object_hook函數(shù)負(fù)責(zé)把dict轉(zhuǎn)換為Student實(shí)例：
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
運(yùn)行結(jié)果如下：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的Student實(shí)例對(duì)象。
小結(jié)
Python語(yǔ)言特定的序列化模塊是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web標(biāo)準(zhǔn)，就可以使用json模塊。
json模塊的dumps()和loads()函數(shù)是定義得非常好的接口的典范。當(dāng)我們使用時(shí)，只需要傳入一個(gè)必須的參數(shù)。但是，當(dāng)默認(rèn)的序列化或反序列機(jī)制不滿足我們的要求時(shí)，我們又可以傳入更多的參數(shù)來(lái)定制序列化或反序列化的規(guī)則，既做到了接口簡(jiǎn)單易用，又做到了充分的擴(kuò)展性和靈活性。
