Pycharmpython使用 json 存储结构化数据，从文件中读写字符串很容易。数值就要多费点儿周折，因为 read() 方法只会返回字符串，应将其传入 int() 这样的函数，就可以将 '123' 这样的字符串转换为对应的数值 123。当你想要保存更为复杂的数据类型，例如嵌套的列表和字典，手工解析和序列化它们将变得更复杂。
好在用户不是非得自己编写和调试保存复杂数据类型的代码，Python 允许你使用常用的数据交换格式 JSON（JavaScript Object Notation）。标准模块 json 可以接受 Python 数据结构，并将它们转换为字符串表示形式；此过程称为 序列化。从字符串表示形式重新构建数据结构称为 反序列化。序列化和反序列化的过程中，表示该对象的字符串可以存储在文件或数据中，也可以通过网络连接传送给远程的机器。
Note
JSON 格式经常用于现代应用程序中进行数据交换。许多程序员都已经熟悉它了，使它成为相互协作的一个不错的选择。
如果你有一个对象 x，你可以用简单的一行代码查看其 JSON 字符串表示形式:
>>> json.dumps([1, 'simple', 'list']) '[1, "simple", "list"]'
dumps() 函数的另外一个变体 dump()，直接将对象序列化到一个文件。所以如果 f 是为写入而打开的一个 文件对象，我们可以这样做:
json.dump(x, f)
为了重新解码对象，如果f是为读取而打开的 文件对象:
x = json.load(f)
这种简单的序列化技术可以处理列表和字典，但序列化任意类实例为 JSON 需要一点额外的努力。 json 模块的手册对此有详细的解释。
See also
pickle – pickle 模块
与 JSON 不同，pickle 是一个协议，它允许任意复杂的 Python 对象的序列化。因此，它只能用于 Python 而不能用来与其他语言编写的应用程序进行通信。默认情况下它也是不安全的：如果数据由熟练的攻击者精心设计， 反序列化来自一个不受信任源的 pickle 数据可以执行任意代码。
