⑴ 程序中 json 存儲結構化數據是什麼
json 存儲結構化數據就是讀取相應的數據出來。
1.從文件中讀寫字元串很容易。數值就要多費點兒周折，因為 read() 方法只會返回字元串，應將其傳入 int() 這樣的函數，就可以將 '123' 這樣的字元串轉換為對應的數值 123。當你想要保存更為復雜的數據類型，例如嵌套的列表和字典，手工解析和序列化它們將變得更復雜。
好在用戶不是非得自己編寫和調試保存復雜數據類型的代碼，Python 允許你使用常用的數據交換格式 JSON（JavaScript Object Notation）。標准模塊 json 可以接受 Python 數據結構，並將它們轉換為字元串表示形式；此過程稱為 序列化。從字元串表示形式重新構建數據結構稱為 反序列化。序列化和反序列化的過程中，表示該對象的字元串可以存儲在文件或數據中，也可以通過網路連接傳送給遠程的機器。
Note
2.JSON 格式經常用於現代應用程序中進行數據交換。許多程序員都已經熟悉它了，使它成為相互協作的一個不錯的選擇。
如果你有一個對象 x，你可以用簡單的一行代碼查看其 JSON 字元串表示形式:
>>> json.mps([1, 'simple', 'list'])
'[1, "simple", "list"]'
mps() 函數的另外一個變體 mp()，直接將對象序列化到一個文件。所以如果 f 是為寫入而打開的一個 文件對象，我們可以這樣做:
json.mp(x, f)
為了重新解碼對象，如果 f 是為讀取而打開的 文件對象:
x = json.load(f)
這種簡單的序列化技術可以處理列表和字典，但序列化任意類實例為 JSON 需要一點額外的努力。 json 模塊的手冊對此有詳細的解釋。
See also
pickle - pickle 模塊
3.與 JSON 不同，pickle 是一個協議，它允許任意復雜的 Python 對象的序列化。因此，它只能用於 Python 而不能用來與其他語言編寫的應用程序進行通信。默認情況下它也是不安全的：如果數據由熟練的攻擊者精心設計， 反序列化來自一個不受信任源的 pickle 數據可以執行任意代碼。