在编程的世界里，数据的持久化是一个非常重要的话题。为了能够在不同的程序之间或者不同的运行时期间传递和保存数据，我们需要一种能够将数据序列化和反序列化的方式。而 Python 中的 pickle 库正是为了解决这个问题而诞生的。本篇博客将带你深入探索 Python pickle 库的原理和使用方法，让你在处理数据时更加得心应手。
Python 中的 pickle 模块提供了一种方便的方式来序列化和反序列化 Python 对象。pickle 可以将 Python 对象转换为字节流，然后将其存储在文件或内存中。pickle 可以将 Python 对象还原为其原始状态。
Python序列化是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，反序列化是将字节流转化回一个对象层次结构。
Python 中有很多能进行序列化的模块，比如 Json、pickle/cPickle、Shelve、Marshal
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的世界里，将一个对象以json格式进行序列化或反序列化一直是一个问题。Python标准库里面提供了json序列化的工具，我们可以简单的用json.dumps来将一个对象序列化。但是这种序列化仅支持python内置的基本类型。
序列化 （Serialization）是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。
内存中的字典、列表、集合以及各种对象，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？
序列化就是将Python对象（这里以python语言为例进行说明）及其所拥有的的层次结构转化为一个字节流的过程；而反序列化则是和序列化相反的操作，反序列化会将字节流转化为Python对象。
序列化是将复杂的数据结构（如对象及其字段）转换为“更平坦”格式的过程 这种格式可以作为连续的字节流发送和接收 序列化数据使以下操作更简单：
在Python编程中，处理JSON数据是一个常见的任务。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于ECMAScript的一个子集，采用完全独立于语言的文本格式来存储和表示数据。在Python中，我们使用json模块来序列化和反序列化JSON数据。
网络传输是一种常见的数据传输场景，在传输前，我们先将编程语言对象序列化为json/xml文件；在传输后，在将json/xml文件反序列化为对应语言的对象。
首先他们是相对的概念，序列化就是在数据处理时，将数据转化成可存储的和可传输的格式，反序列化就是将数据还原成原来的数据格式。
做接口测试的时候，我通常需要对返回的数据转换成json格式的字符串，这样通常使用到json库，而json模块四个方法：dump、dumps、load、loads。其中dump和load是操作文件，dumps和loads是操作python对象的。
序列化与反序列化目的是为了让Java对象脱离Java运行环境的一种手段，可以有效的实现多平台之间的通信，对象持久化存储。
pickle.dumps()可以直接将对象序列化为bytes，我们可以再对已经序列化之后的bytes进行操作。
我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。
PyYAML介绍 PyYAML是Python出众的模块之一。PyYAML就是python的一个yaml库yaml格式的语言都会有自己的实现来进行yaml格式的解析（读取和保存）。若对于Python反序列化有所了解一定会听说过它。 PyYAML历史漏洞和修复 它的反序列化漏洞使得大多数Python安全研究人员对齐记忆犹新。 当咱们使用反序列化时候会使用如下的载荷： !!python/object/new:os.system ["whoami"] 并且使用load()进行加载时PyYAML将会执行os.sys
pickle提供了优秀的方法方便我们对对象进行pickling（封存）和unpickling（解封）
在日常开发中，所有的对象都是存储在内存当中，尤其是像python这样的坚持一切接对象的高级程序设计语言，一旦关机，在写在内存中的数据都将不复存在。另一方面，存储在内存够中的对象由于编程语言、网络环境等等因素，很难在网络中进行传输交互。由此，就诞生了一种机制，可以实现内存中的对象与方便持久化在磁盘中或在网络中进行交互的数据格式（str、bites)之间的相互转换。这种机制就叫序列化与发序列化：
可以以二进制的形式将数据持久化保存到磁盘文件中。可以将数据和代码分离，提高代码可读性和优雅度。
JSON是一种轻量级的数据交换格式，JSON相对于XML而言，更加简单，易读和编写，同时也易于机器解析和生成，除此，我们也可以自定义内部使用的数据交换格式。
第一行导入了需要使用的第三方库pickle；第二行定义了一个字典变量student，保存了这个学生的姓名、年龄和性别；第三行是代码的主体部分表示的是以二进制写的方式打开文件’data.p’.
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。
python自带的str()可以完成序列化，然后eval()可以反序列化，但是我们先把他们忘记。不知道适用范围是多大。
python程序运行中得到了一些字符串，列表，字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。python模块大全中pickle模块就排上用场了， 他可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式。
上一节我们学习了文件的读写，把一个字符串（或字节对象）保存到磁盘是一件很容易的事情。但是在实际编程中，我们经常需要保存结构化数据，比如复杂的字典、嵌套的列表等等，这时候就需要我们想办法把这些结构化数据先转变成一个字符串，这个转换过程就叫做“序列化”，这一过程的逆操作就是“反序列化”。
在Python编程中，文件操作和文件IO操作是十分常见的任务。无论是读取数据、写入日志还是处理文件内容，都离不开文件操作的支持。本文将深入探讨Python中文件操作和文件IO操作的各种技术细节，为读者提供全面的理解和实践指南。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript语法，但也可以被其他语言如Python解析和生成。Python内置了对JSON的支持，可以轻松地将Python对象序列化为JSON格式的字符串，以及将JSON字符串反序列化为Python对象。
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。
Python中的json模块和pickle都是用于数据的序列化和反序列化，它们提供的方法也是一样的：dumps，dump，loads，load
在实际工作中，很多接口的响应都是json格式的数据，在测试中需要对其进行处理和分析。
Json是一种可以跨语言的序列化与反序列化方式，再多种语言中均有对JSON的支持。
1、对于序列化和反序列化字段，marshmallow 还提供了默认值，而且区分得非常清楚。如 missing 则是在反序列化时自动填充的数据，default 则是在序列化时自动填充的数据。
题目中要求要买到lv6，但是翻了好多页能买到的都是lv5及以下的物品，写一个脚本爆破一下lv6。
树的序列化与反序列化是指将树结构转换为字符串表示（序列化），以及将字符串表示还原为原始树结构（反序列化）。在本文中，我们将深入讨论如何实现树的序列化与反序列化算法，提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
经常遇到在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据。
按照某种规则，把内存中的数据保存到文件中，文件是一个字节序列，所以必须要把内存数据转换成为字节序列，输出到文件，这就是序列化；反之，从文件的字节恢复到内存，就是反序列化； python中与json格式的文件，序列化与反序列化用到的是json模块
JSON是一种轻量级的数据格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于键值对的方式组织数据，支持嵌套结构，包括对象和数组。
0.前言1. Pickle2. dump()-序列化-存档2.1 dump语法2.2 示例
通过文件操作，我们可以将字符串写入到一个本地文件。但是，如果是一个对象(例如列表、字典、元组等)，就无法直接写入到一个文件里，需要对这个对象进行序列化，然后才能写入到文件里。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于数据交换的轻量级数据格式。在我们日常Python编程中，通常可以使用内置的json模块来进行JSON序列化和反序列化。那么关于使用json模块进行JSON序列化和反序列化的问题解决方案，可以参考下列。
通常情况下，会用到Pickle来将一些变量/对象转换成字节串进行存储，此操作称为序列化。 读取pkl文件，还原其中的数据，此操作称为反序列化。
JSON作为目前最流行的传输格式，在Python中也有相应的实现方式。由于JSON格式的文本可以跨平台并且简单易用，因此被广泛传播。因此，我们今天的主要讨论内容是如何熟练地应用Python的JSON库来处理将JSON映射到文本，以及如何从文本映射到对象中。现在，让我们开始探讨这个话题。
本 Chat 介绍 Weblogic 常见的漏洞，其中包括：弱口令、Java 反序列化、XMLdecoder 反序列化、SSRF 漏洞、任意文件上传，并根据其漏洞，使用 Docker+Vulhub 进行复现。
如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。
该视频是前三月做的一次直播课，主要讲解了Weblogic漏洞复现，使用docker来做的环境，进行的复现，现在分享出来供大家学习，希望能够帮助到大家。下面是学习目录，稍微有一丢丢丢的出入。
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在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中。一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。
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