解釋lambda:
lambda 參數：參數運算規則
f = lambda x,y,z:xyz
f(1,2,3)
結果：
6
在程序運行的過程中，所有的變量都是在內存中，比如，定義一個dict：
d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
可以隨時修改變量，比如把name改成'Bill'，但是一旦程序結束，變量所占用的內存就被操作系統全部回收。如果沒有把修改后的'Bill'存儲到磁盤上，下次重新運行程序，變量又被初始化為'Bob'。
我們把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之為序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。
序列化之后，就可以把序列化后的內容寫入磁盤，或者通過網絡傳輸到別的機器上。
反過來，把變量內容從序列化的對象重新讀到內存里稱之為反序列化，即unpickling。
Python提供了pickle模塊來實現序列化。
首先，我們嘗試把一個對象序列化并寫入文件：
>>> import pickle
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> pickle.dumps(d)
b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'
pickle.dumps()方法把任意對象序列化成一個bytes，然后，就可以把這個bytes寫入文件?；蛘哂昧硪粋€方法pickle.dump()直接把對象序列化后寫入一個file-like Object：
>>> f = open('dump.txt', 'wb')
>>> pickle.dump(d, f)
>>> f.close()
看看寫入的dump.txt文件，一堆亂七八糟的內容，這些都是Python保存的對象內部信息。
當我們要把對象從磁盤讀到內存時，可以先把內容讀到一個bytes，然后用pickle.loads()方法反序列化出對象，也可以直接用pickle.load()方法從一個file-like Object中直接反序列化出對象。我們打開另一個Python命令行來反序列化剛才保存的對象：
>>> f = open('dump.txt', 'rb')
>>> d = pickle.load(f)
>>> f.close()
>>> d
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
變量的內容又回來了！
當然，這個變量和原來的變量是完全不相干的對象，它們只是內容相同而已。
Pickle的問題和所有其他編程語言特有的序列化問題一樣，就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，因此，只能用Pickle保存那些不重要的數據，不能成功地反序列化也沒關系。
JSON
如果我們要在不同的編程語言之間傳遞對象，就必須把對象序列化為標準格式，比如XML，但更好的方法是序列化為JSON，因為JSON表示出來就是一個字符串，可以被所有語言讀取，也可以方便地存儲到磁盤或者通過網絡傳輸。JSON不僅是標準格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web頁面中讀取，非常方便。
JSON表示的對象就是標準的JavaScript語言的對象，JSON和Python內置的數據類型對應如下：
JSON類型 Python類型
{} dict
[] list
"string" str
1234.56 int或float
true/false True/False
null None
Python內置的json模塊提供了非常完善的Python對象到JSON格式的轉換。我們先看看如何把Python對象變成一個JSON：
>>> import json
>>> d = dict(name='Bob', age=20, score=88)
>>> json.dumps(d)
'{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
dumps()方法返回一個str，內容就是標準的JSON。類似的，dump()方法可以直接把JSON寫入一個file-like Object。
要把JSON反序列化為Python對象，用loads()或者對應的load()方法，前者把JSON的字符串反序列化，后者從file-like Object中讀取字符串并反序列化：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> json.loads(json_str)
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
由于JSON標準規定JSON編碼是UTF-8，所以我們總是能正確地在Python的str與JSON的字符串之間轉換。
JSON進階
Python的dict對象可以直接序列化為JSON的{}，不過，很多時候，我們更喜歡用class表示對象，比如定義Student類，然后序列化：
import json
class Student(object):
def __init__(self, name, age, score):
self.name = name
self.age = age
self.score = score
s = Student('Bob', 20, 88)
print(json.dumps(s))
運行代碼，毫不留情地得到一個TypeError：
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable
錯誤的原因是Student對象不是一個可序列化為JSON的對象。
如果連class的實例對象都無法序列化為JSON，這肯定不合理！
別急，我們仔細看看dumps()方法的參數列表，可以發現，除了第一個必須的obj參數外，dumps()方法還提供了一大堆的可選參數：
https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps
這些可選參數就是讓我們來定制JSON序列化。前面的代碼之所以無法把Student類實例序列化為JSON，是因為默認情況下，dumps()方法不知道如何將Student實例變為一個JSON的{}對象。
可選參數default就是把任意一個對象變成一個可序列為JSON的對象，我們只需要為Student專門寫一個轉換函數，再把函數傳進去即可：
def student2dict(std):
return {
'name': std.name,
'age': std.age,
'score': std.score
}
這樣，Student實例首先被student2dict()函數轉換成dict，然后再被順利序列化為JSON：
>>> print(json.dumps(s, default=student2dict))
{"age": 20, "name": "Bob", "score": 88}
不過，下次如果遇到一個Teacher類的實例，照樣無法序列化為JSON。我們可以偷個懶，把任意class的實例變為dict：
print(json.dumps(s, default=lambda obj: obj.__dict__))
因為通常class的實例都有一個dict屬性，它就是一個dict，用來存儲實例變量。也有少數例外，比如定義了slots的class。
同樣的道理，如果我們要把JSON反序列化為一個Student對象實例，loads()方法首先轉換出一個dict對象，然后，我們傳入的object_hook函數負責把dict轉換為Student實例：
def dict2student(d):
return Student(d['name'], d['age'], d['score'])
運行結果如下：
>>> json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
>>> print(json.loads(json_str, object_hook=dict2student))
<__main__.Student object at 0x10cd3c190>
打印出的是反序列化的Student實例對象。
小結
Python語言特定的序列化模塊是pickle，但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web標準，就可以使用json模塊。
json模塊的dumps()和loads()函數是定義得非常好的接口的典范。當我們使用時，只需要傳入一個必須的參數。但是，當默認的序列化或反序列機制不滿足我們的要求時，我們又可以傳入更多的參數來定制序列化或反序列化的規則，既做到了接口簡單易用，又做到了充分的擴展性和靈活性。
