python序列化对象
1. python 什么时候需要序列化
Python中的对象包含三要素：id、type、value 其中id用来唯一标识一个对象，type标识对象的类型，value是对象的值 is判断的是a对象是否就是b对象，是通过id来判断的 ==判断的是a对象的值是否和b对象的值相等，是通过value来判断的 如下代码或许可...
2. python cpickle 为什么要进行序列化
cPickle是用C编码的，在运行效率上比pickle要高，但是cPickle模块中定义的类型不能被继承（其实大多数时候，我们不需要从这些类型中继承，推荐使用cPickle）。
cPickle和pickle的序列化/反序列化规则是一样的，使用pickle序列化一个对象，可以使用cPickle来反序列化。同时，这两个模块在处理自引用类型时会变得更加“聪明”，它不会无限制的递归序列化自引用对象，对于同一对象的多次引用，它只会序列化一次。
3. python 字典可以序列化吗
python2有相关排序函数，python3去掉了，没了，不过这种键值对排序意义不大，但有时候也要用
4. python的json序列化麻烦吗
不麻烦
序列化的目的有两个，一个是用来保存数据，另一个是用来传输数据
python的序列是化如，
import json
a = {'a':1, 'b': 2}
b = json.mps(a)
这就把字典序列化为一个字符串了
5. Python 为什么不能序列化函数闭包
理论上是感觉是能序列化的。纯Python的bytecode就是string而已，可以自己去看。
当然也不会这么简单，除非是那种简单的函数，你还得把这个函数执行的环境给一并序列化了传过去，万一碰到一个依赖了C-Extension的就没辙了，你总没法把内存打包过去吧。
所以Pickle这么二，但是依然没人去修的原因，我个人认为是Function的序列化在简单情况(函数自己和所有的依赖都是纯Python的)下是可以的，但是一来是很昂贵，二来是没法应对复杂的情况。如果真要将一段逻辑在不同的process之间分享，由程序猿自己来保证两边环境对等，然后share code在eval就好了。
6. python如何把一个序列化的自定义类对象存到文件
Python有专门的序列化模块pickle用来序列化/反序列化对象，可以查一下它的使用。
pickle是纯Python写的，它还有个替代模块cPickle，是C语言写的，速度快很多。
7. python里哪些是可迭代对象
序列，包括字符串，列表，元组，集合，字典在内；
迭代器对象(Iterator)；
生成器函数(generator)；
文件对象。
8. python 对象序列化有什么用
当然是可以的了
1、首先要确定python使用的序列化方法
2、可以使用python-dev相关的库文件进行反序列化
9. python中的json序列化，用处在什么地方
JSON(JavaScript Object
Notation)一种轻量级的数据交换格式，具有良好的可读和便于快速编写的特性。可在不同平台之间进行数据交换。JSON采用兼容性很高的、完全独立于语言文本格式，同时也具备类似于C语言的习惯(包括C,
C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)体系的行为。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
JSON基于JavaScript Programming Language , Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999 的一个子集。
10. python 哪些类型不能被序列化
下面是可以被序列化的，反之则是不可序列化的
可以被序列化的类型有：
* None,True 和 False;
* 整数，浮点数，复数;
* 字符串，字节流，字节数组;
* 包含可pickle对象的tuples，lists，sets和dictionaries；
* 定义在mole顶层的函数：
* 定义在mole顶层的内置函数；
* 定义在mole顶层的类；
* 拥有__dict__()或__setstate__()的自定义类型；
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