序列化 是指将对象、数据结构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。

我们编写的程序，会涉及到各种各样的对象、数据结构，它们通常是以变量的形式在内存中存在着。当程序运行结束后，这些变量也就会被清理。但我们有时希望能够在下一次编写程序时恢复上一次的某个对象（如机器学习中的到结果，需要程序运行较长时间，多次运行时间成本太大），这就需要我们将变量进行持久化的存储。一种方式是利用文件读写的方式将变量转化为某种形式的字符串写入文件内，但需要自己控制存储格式显得十分笨拙。更好的方式是通过序列化的方式将变量持久化至本地。

之前第一次听序列化的时候，对这个概念很模糊，通过一端时间的学习，自己查阅了一些资料，写的都挺简单易懂，分享给大家：

1.json序列化变量

序列化对象至本地文件：

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

对应的反序列化方法：

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

序列化对象至字符串：

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

对应的反序列化方法：

json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

2.numpy序列化ndarray

序列化array：np.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

序列化并压缩：np.savez(file, *args, **kwds)

反序列化array：numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')