在程式设计中，**序列化（Serialization）和反序列化（Deserialization）**是两个常见的概念，主要与资料的转换和储存有关。简单来说，这两个过程是资料在不同形式之间转换的过程。
1. 序列化 (Serialization)
序列化是将资料结构或物件状态转换为可以储存或传输的格式，通常是二进制或字串格式。这个过程使得物件可以被储存在档案中、传输到网路上、或储存在资料库中，且能够在未来再进行反序列化（还原）以恢复成原来的物件。
简单的例子：假设你有一个 Python 字典 {"name": "Alice", "age": 30}，你想将它写入文件中，或者将它发送到网路上，你需要将它「序列化」成某种格式（如 JSON 或 Pickle 格式）。在这种情况下，序列化就是将 Python 物件转换为字串或二进制格式，以便进行储存或传输。在 Python 中，常用的序列化格式包括：
- JSON（JavaScript Object Notation）：通常用于资料交换，尤其在 Web 开发中。
- Pickle：Python 自有的序列化格式，适用于 Python 物件的储存和重建。
2. 反序列化 (Deserialization)
反序列化是序列化的反向过程，将储存或传输过来的资料恢复为原来的物件或资料结构。也就是说，将二进制或字串格式的资料转换回程式可以处理的物件。
简单的例子：假设你有一个序列化后的资料（例如 JSON 格式的字串）\'{"name": "Alice", "age": 30}\'，你想将它转换回 Python 字典物件，这时候就需要进行反序列化。在 Python 中，常用的反序列化方式包括：
- JSON 反序列化（json.loads()）
- Pickle 反序列化（pickle.load()）
- 序列化与反序列化的应用范例
- JSON 格式的序列化与反序列化：
import json
# 物件
person = {"name": "Alice", "age": 30}
# 序列化: 将 Python 字典转换为 JSON 格式的字串
json_data = json.dumps(person)
print("Serialized data:", json_data)
# 反序列化: 将 JSON 格式的字串转换回 Python 字典
person_object = json.loads(json_data)
print("Deserialized data:", person_object)
在这个例子中：
- json.dumps()：将 Python 字典转换为 JSON 格式的字串，这就是序列化。
- json.loads()：将 JSON 格式的字串转换回 Python 字典，这就是反序列化。Pickle 格式的序列化与反序列化：
import pickle
# 物件
person = {"name": "Alice", "age": 30}
# 序列化: 将 Python 物件转换为二进制格式
with open("person.pkl", "wb") as file:
pickle.dump(person, file)
# 反序列化: 从档案中读取二进制格式并转换回 Python 物件
with open("person.pkl", "rb") as file:
loaded_person = pickle.load(file)
print("Deserialized data:", loaded_person)
在这个例子中：
- pickle.dump()：将 Python 物件转换为二进制格式并储存在档案中，这就是序列化。
- pickle.load()：将档案中的二进制资料反序列化回 Python 物件。
为什么要使用序列化和反序列化？
储存和传输资料：透过序列化，可以将复杂的资料结构（例如 Python 物件、字典、列表等）转换为便于储存或传输的格式。反序列化则可以将其转换回原本的格式，让程式能够继续处理这些资料。
Web API 与资料交换：网页应用程序、API、微服务等经常使用 JSON 来序列化和反序列化资料，以便于在不同的系统之间进行资料交换。
储存 Python 物件：在 Python 中，你可以使用 Pickle 模组来将物件储存到磁盘上（例如：保存模型、训练资料、程式状态等），并在需要时反序列化回来。
避免资料丢失：透过序列化，你可以保证资料在传输或储存过程中不会丢失或改变，并且能够以一致的方式还原。
结论
序列化是将资料结构或物件转换为可以储存或传输的格式（如字串或二进制）。反序列化是将这些格式转换回原来的资料结构或物件。这些技术对于资料储存、网路资料传输和跨平台应用程式的开发至关重要。