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序列化、反序列化：
为什么要序列化？
内存中的字典、链表如何保存到一个文件中？
如果是自己定义的类的实例，如何保存到一个文件中？
如何从文件中读取数据，并让它们在内存中再次变成自己对应的类的实例？
要设计一套协议（协议有版本，不同版本有不同的实现，规则不一样），按照某种规则，把内存中数据保存到文件中，文件是一个字节序列，所以必须把数据转换成字节序列，输出到文件，这就是序列化；反之，从文件的字节序列恢复到内存，就是反序列化；
数据转换成二进制的有序序列的过程，称为序列化；
从文件（有序的二进制序列）转换成某种对象（list、dict等）的过程，称为反序列化；
serialization序列化，将内存中对象存储下来，把它变成一个个字节（二进制）；
deserialization反序列化，将文件的一个个字节（二进制）恢复成内存中的对象；
注：
持久化，存在磁盘中，掉电不丢失；
序列化保存到文件，就是持久化；
可以将数据序列化后持久化（持久化前一定要序列化），或者网络传输（通常big-edian模式），也可以从文件中或网络接收到的字节序列反序列化；
每一种高级语言都有自己的序列化；
异构平台，两端，如c/c++<-->python，要约定协议规定等；
python提供了pickle库：
pickle仅限网络两端都是python程序；
import pickle
pickle.dumps(obj,protocol,fix_imports)，对象序列化，不落地，在内存中操作；
pickle.dump(obj,protocol,fix_imports)，对象序列化到文件对象，存入文件；
pickle.loads(data,fix_imports,encoding,errors)，对象反序列化，从内存加载；
pickle.load(file,fix_imports,encoding,errors)，对象反序列化，从文件读取数据；
内建类型list、dict等，两边定义一致；
类、类属性、类方法，仅序列化类名，两端若类定义不一致，在调用后会有问题
对象属性相关的，会序列化；而类方法、类属性不会序列化（仅序列化类名）
总结：
反序列化时，类是棋子，二进制序列就是铁水；
类似，中央发往各州县的钱模；适合分布式；
rpc，远程过程调用原型；在网络编程中极为重要，底层要实现的就是序列化、反序列化；
dict、list为内建的类；
通常需要自定义类，两边的自定义要一致；
自定义的序列化要作校验；
应用：
本地序列化的情况，应用较少；
一般来说，大多数场景都应用在网络中，将数据序列化后通过网络传输到远程节点，远程服务器上的服务接收到数据将其反序列化，就可使用了；
但，要注意，远程接收端，反序列化时，必须有对应的数据类型，否则会报错，尤其是自定义类等，远程必须要有；
两端python环境要一致；是推到远端，不是远端来拉；
现在，大多数项目，都不是单机的，也不是单服务的，需要通过网络将数据传送到其节点上，这就需要大量的序列化和反序列化；
python程序间可用pickle解决序列化、反序列化；
如果是跨平台，跨语言、跨协议，pickle就不太适合了，就需要公共的协议，如xml、json、protocol buffer（glogle）等；
不同的协议，效率不同，学习曲线不同，适用不同场景，要根据不同的情况分析选型；
例（内建类型list、dict等，两边定义一致）：
import pickle
lst = 'a b c'.split()
d = dict(zip('abc',range(3)))
with open('/home/python/magedu/projects/cmdb/bin','wb') as f:
pickle.dump(lst,f)
pickle.dump(d,f)
with open('/home/python/magedu/projects/cmdb/bin','rb') as f:
tmp = pickle.load(f)
print(type(tmp))
print(tmp)
tmp = pickle.load(f)
print(tmp)
注：
运行结果：
['a', 'b', 'c']
{'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}
将bin文件放至win上；
例（类、类属性、类方法，仅序列化类名，两端若类定义不一致，在调用后会有问题）：
import pickle
class AA:
def show(self):
print('abc')
aa = AA()
with open('/home/python/magedu/projects/cmdb/bin2','wb') as f:
pickle.dump(aa,f)
with open('/home/python/magedu/projects/cmdb/bin2','rb') as f:
tmp = pickle.load(f) #重新实例化后，赋给tmp，和aa是不同的对象
tmp.show()
注：
运行结果：
abc
将bin2传至win主机：
linux和win下，两端若定义的AA不一样，则有问题；
例（类、类属性、类方法，仅序列化类名，两端若类定义不一致，在调用后会有问题）：
import pickle
class AA:
cccc = 'abc' #类属性
def show(self):
print('abcd')
with open('bin3','wb') as f:
pickle.dump(AA(),f)
with open('bin3','rb') as f:
t = pickle.load(f)
t.show()
print(t.cccc)
注：
运行结果：
abcd
abc
将bin3传至win主机：
例（对象属性相关的，会序列化；而类方法、类属性不会序列化（仅序列化类名））：
import pickle
class AA:
def __init__(self):
self.aa = 'cc' #对象属性，每个对象是独立的，每个对象可改变此处定义
with open('bin4','wb') as f:
pickle.dump(AA(),f)
with open('bin4','rb') as f:
t = pickle.load(f)
print(t.aa)
注：
运行结果：
cc
将bin4传至win主机：
