python操作json来存储简单的数据，pickle来操作复杂的数据

json作为不同语言间进行数据交互的媒介，在当下已经渐渐取代了之前的xml，看一波python操作json

# coding = ascii

import json
import pickle
import sys
import os
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练习json，pickle
json类型的数据可以实现不同语言间的数据交互，
python3中引入json是为了实现将字典，列表等格式的数据
打包成字符串形式，即将其序列化，使用eg.json.dump(list,f) or f.write(json.dumps(list))实现。
反序列化：将字符串格式的文本内容解析为对应的原格式数据从而实现操作，
使用eg.json.load(f) or json.loads(f.read())
pickle的用法跟json完全一样，只是pickle支持将复杂对象打包成字符串形式
而json做不到。
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#序列化(serializable)
# list = [1,2,3,4,5,6]
#maps = {"name":"Alex","age":30}
# f = open("jsonpractice.text","w")
# f.write(json.dumps(list)+"
"+json.dumps(maps))
# f.close()

#反序列化
# f1 = open("jsonpractice.text","rb")
# data = json.loads(f1.read())
# print(data)
# for i in data.keys():
#     print(data[i])
# f1.close()

#pickle序列化
# def goby():
#     print("good bye")
# maps = {"name":"Alex","age":30}
# maps["func"] = '''def goby():
#     print('good by')'''
# f = open("jsonpractice2.text","wb")
# f.write(pickle.dumps(maps)) #pickle.dump(maps,f)
# f.close()

#pickle反序列化
# f1 = open("jsonpractice2.text","rb")
# #data = pickle.loads(f1.read())
# data = pickle.load(f1)
# print(data["func"])
# exec(data["func"])
# f1.close()


# 字符转码实现
# test = "print('你好')"
# print(sys.getdefaultencoding())
# print(test.encode("utf-8").decode("ascii","replace").encode("ascii","replace").decode("utf-8"))
#exec(test)