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)+"\n"+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)