序列化（Serialization）是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入带临时性或持久性存储区。之后，可以通过从存储区读取或者反序列化对象的状态，重建该对象。
序列化可以使其他代码可以查看或者修改，那些不序列化便无法访问的对象实例数据。
简单而言：
- 序列化：将对象转换为字节序列的过程
- 反序列化：将字节恢复为对象的过程
网络传输是一种常见的数据传输场景，在传输前，我们先将编程语言对象序列化为json/xml文件；在传输后，在将json/xml文件反序列化为对应语言的对象。
为什么要进行序列化？
- 序列化之后的对象可以从内存存储到硬盘中（即实现持久化）
- 通过序列化可以在进程间传递对象
- 序列化以后的字节流可以进行网络传输（二进制形式，具备保真性）
特别指出一点，在不同语言之间的对象传递能进一步凸显序列化的重要，比如客户端使用Java或者OC，服务端使用Go/Python，这种场景下编程语言都不同，你把Java的HashMap传递给Python或者Go处理毫无意义，但可以序列化之后以字节流传输，再反序列化为Python的字典或者Go的结构体，这样同样的信息就能够在不同编程语言之间传递。
所以序列化能在不同编程语言，不同主机的进程之间传递对象。
有了以上背景知识之后我们再来看这个标题的问题。
json.load/loads以及json.dump/dumps有什么区别？
json.load/loads和json.dump/dumps都来自json包，它们都是用来处理json格式的数据，也即序列化和反序列化的。
具体的讲：
json.dump/dumps函数将一个Python字典进行json格式的编码（即序列化，将Python字典转换成了json格式的字符串）
-json.load/loads函数将一个json格式数据转换为字典（即反序列化，将json格式的字符串转换为Python字典）
那英文单复数形式之间又有什么区别呢？
- 加了s的，都是直接处理流式数据，例如网络传输的场景下，使用requests的get或者post方法时，传入json格式数据使用的是json.dumps，拿到请求的返回后，将返回里面的json数据转化为字典使用的是json.loads。
- 不加s的，处理的是文件类型的数据，例如要加Python字典存储到json类型的文件中（即持久化），则需要使用
json.dump(json_object, file_object)，而将json文件中的数据读取为Python能直接处理的字典类型，则需要使用json.load(file_object)。
参考文献
序列化和反序列化的详解
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