在 Python 编程中，序列化 是指将一个 Python 对象转换为一种可以存储或传输的格式的过程。通过序列化，可以将对象的数据结构转化为诸如 JSON、XML、YAML 等格式，以便将其存储到文件、数据库，或者通过网络进行传输。与之对应的过程是 反序列化，即将存储或传输中的数据格式转换回 Python 对象。

序列化的目的与用途

1. 持久化存储：将内存中的对象序列化后保存到文件或数据库中，以便稍后读取并使用。例如，将 Python 数据对象序列化为 JSON 格式并写入文件。
2. 数据传输：在网络编程中，序列化是将对象转换为一种通用格式，方便在不同机器之间传递数据。序列化后，数据可以通过 HTTP、WebSocket 等协议传输。
3. 跨平台/语言兼容性：将 Python 对象序列化为标准格式（如 JSON、XML）后，不同编程语言之间可以互相理解和使用这些数据。
4. 缓存：序列化后的对象可以保存为缓存，以便在需要时快速恢复数据。

序列化和反序列化操作最常用的工具：

• JSON (json 模块)：最常见、跨语言支持好，适合处理简单数据结构。
• Pickle：适合 Python 内部使用，能处理复杂的 Python 对象，但安全性较差。
• Marshmallow 和 Pydantic：强大的序列化和数据验证工具，适合 Web 开发。
• PyYAML：适合处理配置文件等人类可读的场景。
• MessagePack 和 Protocol Buffers：适合性能敏感和分布式系统中的高效序列化。