1. 闲扯一下：文件
磁盘上的数据，我们一般称为 “文件” ，一般不同的文件都有各自的后缀名，比如 .txt .docx .xlsx .jpg .mp3 .avi 。这些不同类型的文件一般分为两大类：
文本文件： 用记事本打开看到的是英文、发文、中文等字符；
二进制文件： 用记事本打开看到的可能就是一堆乱码；
平日里，大家接触到的更多的是二进制文件，比如word文档，图片，视频，音频等。为了保存和读取这些不同文件，各自都规定了各自的文件格式，这些格式是各自存储的规范。同时为了让保存的文件更小便于传输（比如，视频通过网络传输），各自还通过一些算法对文件数据进行压缩，尤其是图片、视频和音频都各自有很多压缩算法，比如图片的jpg，音频的mp3，视频的mkv这些即代表了相应的文件格式，还代表了其背后的压缩算法。这些多媒体数据的压缩算法的原则是，在保证媒体质量的前提下尽量使得数据存储量小。
除了文件本身的一些压缩算法，我们还经常使用一些通用的压缩软件对文件进行打包和压缩，比如zip，WinRAR等。
2. 回到原题：Python序列化
我们使用python时，经常用到的数据就是int，float，string，list， dict，tuple这些内置的数据类型和结构。写程序时，我们很可能希望把这些基本数据存储到硬盘，即保存存储结果。这个过程，我们称之为“序列化”
Python里面常用的序列化工具有：
json
pickle
marshal
cPickle是pickle的C语言实现，速度更快，但Python3里面的pickle就是C语言实现的，因此不再包含cPickle模块。
json在web中使用更为广泛，是各种web API的首选数据格式。
以上三种工具，哪一个更快呢？
以上代码的测试过程是，对一个有80个key的字典进行序列化和反序列化操作，每个模块各循环10000次，统计各自的耗时。用Python3.6跑出的结果如下：
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