一个人是真心，还是假意，不在嘴上，而在心里；一份情是虚伪，还是实际，不在平时，而在风雨。关键时刻，方知真朋假友；长久守候，方知谁留谁走；善于利用人没问题，别卸磨杀驴就行；别人怎么看我无所谓，自己问心无愧就行。一次又一次的降温，才让树叶变黄；一回又一回的漠视，才把人心变凉。帮我的人，忘不了；害我的人，不计较。我始终坚信：人心能换来人心，宽容能赢得感恩。
总结：
- 写一个协议都是二进制级别的，对位操作、二进制都要运用自如；
- 字节、数字、字符串、序列、文本之间的关系；
JSON
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记)是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c组织制定的JS规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。
| Python类型 | Json类型 |
|---|---|
| True | true |
| False | false |
| None | null |
| str | string |
| int | integer |
| float | float |
| list | array |
| dict | object |
import json
d = {'name':'Tom', 'age':20, 'interest':['music', 'movie']}
j = json.dumps(d)
print(j, type(j)) # 请注意引号的变化，注意数据类型的变化
d1 = json.loads(j)
print(d1)
#-----------------------------------------------------
{"name": "Tom", "age": 20, "interest": ["music", "movie"]} <class 'str'>
{'name': 'Tom', 'age': 20, 'interest': ['music', 'movie']}
一般json编码的数据很少落地，数据都是通过网络传输。传输的时候，要考虑压缩它。
本质上来说它就是个文本，就是个字符串。
json很简单，几乎语言编程都支持Json，所以应用范围十分广泛。
msgapck
| 模块名称 | 描述 | 提供的api |
|---|---|---|
| json | 序列化成json 格式; 不是所有地方都用，json效率低下 | dumps() 、dump() 、loads() 、 load() |
| pickle | 序列化成二进制格式；不是一种很高效的协议序列化传输方案 | dumps()、dump()、loads()、load()、 |
| shelve | 专门用于将Python数据类型的数据持久化到磁盘，shelve是一个类似dict的对象，操作十分便捷 | open() |
| msgpack | 像JSON一样，跨平台、跨操作系统、在多种语言之间使用，高效压缩 | packb、unpackb、pack、unpack、dumps、loads |
msgpack——It's like JSON，but fast and small.
msgpack会将数据打包成二进制的数据，它的数据格式与json类似，但是在存储时对数字、多字节字符、数组等都做了很多优化，减少了无用的字符，二进制格式，也保证不用字符化带来额外的存储空间的增加，所以在很大程度上减少来传输数据的大小。
如果说把json数据的大小比作西瓜大小，那么protobuf就是苹果大小，msgpack呢，则是红豆大小，所以msgpack使用优势还是很明显的！
# JSON与pickle 字节数目 比较 ；
import json,pickle
d = {'name':'Tom', 'age':20, 'interest':['music', 'movie']}
j = pickle.dumps(d) # 85；
print(j, len(j)) # 请注意引号的变化，注意数据类型的变化
j1 = json.dumps(d) # 58；
print(j1, len(j1))
#------------------------------------------------------------------------
b'\x80\x03}q\x00(X\x04\x00\x00\x00nameq\x01X\x03\x00\x00\x00Tomq\x02X\x03\x00\x00\x00ageq\x03K\x14X\x08\x00\x00\x00interestq\x04]q\x05(X\x05\x00\x00\x00musicq\x06X\x05\x00\x00\x00movieq\x07eu.' 85
{"name": "Tom", "age": 20, "interest": ["music", "movie"]} 58
| msgpack（） 方法 | —— |
|---|---|
| packb | 序列化对象，提供了dumps来兼容pickle和json |
| unpackb | 反序列化对象，提供了loads来兼容 |
| pack | 序列化对象保存到文件对象，提供了dump来兼容 |
| unpack | 反序列化对象保存到文件说对象，提供了load来兼容 |
如代码所示，我们采用packb对数据进行打包，使用unpackd进行解包。
import msgpack
msgpack.packb([1, 2, 3], use_bin_type=True)
msgpack.unpackb(_, raw=False)
#---------------------------------------------------------
'\x93\x01\x02\x03'
[1, 2, 3]
# 借助于bytesIO打包数据：
import msgpack
from io import BytesIO
buf = BytesIO()
for i in range(100):
buf.write(msgpack.packb(i, use_bin_type=True))
buf.seek(0)
unpacker = msgpack.Unpacker(buf, raw=False)
for unpacked in unpacker:
print(unpacked)
在使用packb和unpackb方法时可以默认只传一个参数，也就是要打包/解包的数据，其他都可以默认不传。
除了使用packed方法，msgpack很人性化的提供了另一种打包和解包的方法，这个方法和json打包/解包的方法一样，那就是dumps和loads方法了：
import msgpack
a = msgpack.dumps([1, 2, 3], use_bin_type=True)
msgpack.loads(a, raw=False)
