3. 如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：
    4. # 写入 JSON 数据
    5. with open('data.json', 'w') as f:
    6.     json.dump(data, f)
    8. # 读取数据
    9. with open('data.json', 'r') as f:
    10.     data = json.load(f)
    12. JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。
    14. 在python中，有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块
    16.   Json   模块提供了四个方法： dumps、dump、loads、load
    18. pickle 模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
    20. 一. dumps 和 dump:
    21.  dumps和dump   序列化方法
    22.        dumps只完成了序列化为str，
    23.        dump必须传文件描述符，将序列化的str保存到文件中
    25. 查看源码：
    26. def dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
    27.         allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
    28.         default=None, sort_keys=False, **kw):
    29.     # Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.
    30.     # 序列号 “obj” 数据类型 转换为 JSON格式的字符串 
    31. def dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
    32.         allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
    33.         default=None, sort_keys=False, **kw):
    34.     """Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a
    35.     ``.write()``-supporting file-like object).
    36.      我理解为两个动作，一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串，还有一个动作是将字符串写入到文件中，也就是说文件描述符fp是必须要的参数 """
    39. 示例代码：
    42. >>> import json
    43. >>> json.dumps([])    # dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
    44. '[]'
    45. >>> json.dumps(1)    # 数字
    46. '1'
    47. >>> json.dumps('1')   # 字符串
    48. '"1"'
    49. >>> dict = {"name":"Tom", "age":23}  
    50. >>> json.dumps(dict)     # 字典
    51. '{"name": "Tom", "age": 23}'
    53. a = {"name":"Tom", "age":23}
    54. with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    55.     # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格
    56.     f.write(json.dumps(a, indent=4))
    57.     # json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样
    58. 保存的文件效果：
    64. 二. loads 和 load 
    66. loads和load  反序列化方法
    68.        loads 只完成了反序列化，
    69.        load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化
    72.  查看源码：
    74. def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    75.     """Deserialize ``s`` (a ``str`` instance containing a JSON document) to a Python object.
    76.        将包含str类型的JSON文档反序列化为一个python对象"""
    77. def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    78.     """Deserialize ``fp`` (a ``.read()``-supporting file-like object containing a JSON document) to a Python object.
    79.         将一个包含JSON格式数据的可读文件饭序列化为一个python对象"""
    82. 实例：
    84. >>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}')
    85. {'age': 23, 'name': 'Tom'}
    87. import json
    88. with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    89.     aa = json.loads(f.read())
    90.     f.seek(0)
    91.     bb = json.load(f)    # 与 json.loads(f.read())
    92. print(aa)
    93. print(bb)
    95. # 输出：
    96. {'name': 'Tom', 'age': 23}
    97. {'name': 'Tom', 'age': 23}
    99. 三. json 和 picle 模块
    101.  json模块和picle模块都有  dumps、dump、loads、load四种方法，而且用法一样。
    103. 不用的是json模块序列化出来的是通用格式，其它编程语言都认识，就是普通的字符串，
    105. 而picle模块序列化出来的只有python可以认识，其他编程语言不认识的，表现为乱码
    107. 不过picle可以序列化函数，但是其他文件想用该函数，在该文件中需要有该文件的定义（定义和参数必须相同，内容可以不同）
    109. 四. python对象（obj） 与json对象的对应关系
    112.     +-------------------+---------------+
    113.     | Python            | JSON          |
    114.     +===================+===============+
    115.     | dict              | object        |
    116.     +-------------------+---------------+
    117.     | list, tuple       | array         |
    118.     +-------------------+---------------+
    119.     | str               | string        |
    120.     +-------------------+---------------+
    121.     | int, float        | number        |
    122.     +-------------------+---------------+
    123.     | True              | true          |
    124.     +-------------------+---------------+
    125.     | False             | false         |
    126.     +-------------------+---------------+
    127.     | None              | null          |
    128.     +-------------------+---------------+
    132.  五. 总结
    134.  1. json序列化方法：
    136.           dumps：无文件操作            dump：序列化+写入文件
    138.   2. json反序列化方法：
    140.           loads：无文件操作              load： 读文件+反序列化
    142.   3. json模块序列化的数据 更通用
    144.       picle模块序列化的数据 仅python可用，但功能强大，可以序列号函数
    146.   4. json模块可以序列化和反序列化的  数据类型 见  python对象（obj） 与json对象的对应关系表
    148.   5. 格式化写入文件利用  indent = 4