在python中，序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。
json的dumps方法和loads方法，可实现数据的序列化和反序列化。具体来说，dumps方法，可将json格式数据序列为Python的相关的数据类型；loads方法则是相反，把python数据类型转换为json相应的数据类型格式要求。在序列化时，中文汉字总是被转换为unicode码，在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False即可解决。
下面是json的序列化与反序列化：
1、Json序列化如下：
1 import json
2 print (json.__all__) #查看json库的所有方法
3 ['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder']
未在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False，结果如下：
1 #coding: utf-8
2 import json
3
4 dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'}
5 print('未序列化前的数据类型为:', type(dict))
6 print('为序列化前的数据：', dict)
7 #对dict进行序列化的处理
8 dict_xu = json.dumps(dict) #直接进行序列化
9 print('序列化后的数据类型为：', type(dict_xu))
10 print('序列化后的数据为：', dict_xu)
11
12 ----------------------------------------------------------------
13 未序列化前的数据类型为: <class 'dict'>
14 为序列化前的数据： {'name': 'zhangsan', 'address': '红星路', 'age': 33}
15 序列化后的数据类型为： <class 'str'>
16 序列化后的数据为： {"name": "zhangsan", "address": "u7ea2u661fu8def", "age": 33}
在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False，结果如下：
1 #coding: utf-8
2 import json
3
4 dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'}
5 print('未序列化前的数据类型为:', type(dict))
6 print('为序列化前的数据：', dict)
7 #对dict进行序列化的处理
8 dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False) #添加ensure_ascii=False进行序列化
9 print('序列化后的数据类型为：', type(dict_xu))
10 print('序列化后的数据为：', dict_xu)
11 -------------------------------------------------------------------
12 未序列化前的数据类型为: <class 'dict'>
13 为序列化前的数据： {'address': '红星路', 'age': 33, 'name': 'zhangsan'}
14 序列化后的数据类型为： <class 'str'>
15 序列化后的数据为： {"address": "红星路", "age": 33, "name": "zhangsan"}
2、Json反序列化如下：
1 #coding: utf-8
2 import json
3
4 dict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'}
5 print('未序列化前的数据类型为:', type(dict))
6 print('为序列化前的数据：', dict)
7 #对dict进行序列化的处理
8 dict_xu = json.dumps(dict,ensure_ascii=False) #添加ensure_ascii=False进行序列化
9 print('序列化后的数据类型为：', type(dict_xu))
10 print('序列化后的数据为：', dict_xu)
11 #对dict_xu进行反序列化处理
12 dict_fan = json.loads(dict_xu)
13 print('反序列化后的数据类型为：', type(dict_fan))
14 print('反序列化后的数据为: ', dict_fan)
15 ----------------------------------------------------------------------
16 未序列化前的数据类型为: <class 'dict'>
17 为序列化前的数据： {'name': 'zhangsan', 'age': 33, 'address': '红星路'}
18 序列化后的数据类型为： <class 'str'>
19 序列化后的数据为： {"name": "zhangsan", "age": 33, "address": "红星路"}
20 反序列化后的数据类型为： <class 'dict'>
21 反序列化后的数据为: {'name': 'zhangsan', 'age': 33, 'address': '红星路'}
在实际的工作中，序列化或者反序列化的可能是一个文件的形式，不可能像如上写的那样简单的，下来就来实现这部分，把文件内容进行序列化和反序列化，先来看序列化的代码，两步操作：1、先序列化 列表对象 ；2、步把序列化成的字符串写入文件：
1 #coding: utf-8
2 import json
3
4 list = ['Apple','Huawei','selenium','java','python']
5 #把list先序列化，写入到一个文件中
6 # 两步操作 1步先序列化 列表对象 2步把序列化成的字符串写入文件
7 json.dump(list, open('e:/test.txt','w'))
8 r1=open('e:/test.txt','r')
9 print(r1.read())
10 -------------------------------------------------------------------
11 ["Apple", "Huawei", "selenium", "java", "python"]
反序列化，两步操作：1、先读取文件的字符串对象；2、然后反序列化成列表对象：
1 #coding: utf-8
2 import json
3
4 list = ['Apple','Huawei','selenium','java','python']
5 #把list先序列化，写入到一个文件中
6 # 两步操作 1步先序列化 列表对象 2步把序列化成的字符串写入文件
7 json.dump(list, open('e:/test.txt','w'))
8 r1=open('e:/test.txt','r')
9 print(r1.read())
10 #------------------------------------------------------------
11 #两步操作：1、先读取文件的字符串对象；2、然后反序列化成列表对象
12 res=json.load(open('e:/test.txt','r'))
13 print (res)
14 print('数据类型:',type(res))
15 -------------------------------------------------------------
16 ["Apple", "Huawei", "selenium", "java", "python"]
17 ['Apple', 'Huawei', 'selenium', 'java', 'python']
18 数据类型: <class 'list'>