Day 062 — 数据序列化：练习与检查表
✅ 今日完成清单
- [ ] 理解序列化的概念与核心目的
- [ ] 掌握 json 模块的 dumps/loads/dump/load 方法
- [ ] 能处理自定义类型的 JSON 编码/解码
- [ ] 理解 pickle 的适用场景与安全风险
- [ ] 了解 msgpack 的跨语言二进制序列化
- [ ] 掌握 YAML 配置文件的基本使用
- [ ] 理解三种序列化方案的优缺点对比
- [ ] 完成实战：配置文件解析器
📝 练习题
基础题
题 1：JSON 序列化实操
有一个字典数据，包含学生的考试成绩：
student_data = {
"name": "小明",
"scores": {"math": 95, "english": 88, "science": 92},
"graduated": False
}
要求：
1. 将其序列化为 JSON 字符串，缩进 2 格，保留中文
2. 从 JSON 字符串反序列化回 Python 对象
3. 证明反序列化后的 graduated 是 bool 类型而不是字符串
题 2：文件读写
将上面 student_data 写入文件 student.json，然后读取出来，打印 name 和 math 成绩。
题 3：YAML 配置文件
编写一个 YAML 配置文件来描述以下内容（使用锚点避免重复）：
- 三个环境：development、staging、production
- 公共配置：timeout: 30, retries: 3, debug: false
- development 覆盖 debug: true、host: localhost
- production 覆盖 timeout: 60、host: api.example.com
进阶题
题 4：自定义 JSON 编码器
有一个数据包含 Decimal 和 datetime 类型：
from decimal import Decimal
from datetime import datetime
order = {
"order_id": "ORD-2026-001",
"total": Decimal("199.99"),
"created_at": datetime.now(),
"items": ["Python 进阶书", "数据结构导论"]
}
编写一个自定义 JSON 编码器，能将上述数据序列化，并且反序列化时恢复原始类型。
题 5：配置合并与优先级
实现一个 ConfigMerger 类，支持三层配置合并：
默认配置 (default) ← 文件配置 (file) ← 命令行配置 (cli)
合并规则：
- 上层覆盖下层（CLI > File > Default）
- 字典类型递归合并
- 支持点号路径设置（如 set("database.host", "value")）
示例：
default = {"app": {"debug": False, "port": 3000}}
file_cfg = {"app": {"port": 8080, "workers": 4}}
cli_cfg = {"app": {"debug": True}}
merger = ConfigMerger(default, file_cfg, cli_cfg)
# 结果应为: {"app": {"debug": True, "port": 8080, "workers": 4}}
💡 挑战题
编写一个函数 auto_serialize(data, output_path)，能根据 output_path 的文件扩展名自动选择序列化格式（支持 .json、.yaml、.pkl、.msgpack），将 data 序列化写入文件。然后编写对应的 auto_deserialize(input_path) 从文件读取反序列化。
要求： 1. 自动检测格式 2. 错误处理完善 3. 支持 Python 标准类型 + datetime 4. 如果格式不支持当前数据类型，给出明确的错误提示