eval(expression[, globals[, locals]])和数据序列化

何其强大的eval?
Eval（expression[, globals[, locals]]）
至于eval的功能，不必多讲啊，Python Library有介绍，这里我想讲什么，我想讲一些反序列化和eval的关系!

讲起序列化，我们应该使用过MFC的Archive，C中的FILE，C++和Java中的stream，至于Python，文件有平面文件，xml文件，模块有picker、cPicker、shelve、marshal、或者db相关的模块，如果我们使用平面文件或者xml，则我们从文件中读取字符串，然后从字符串中解析，至于文件中如何安排格式，我们可以设计的明显一点，方便查看，但要一定的解吸过程，如果格式变了，则解吸相关的代码也要变，如果使用模块进行数据的序列化，你可以发现，尽管很方便，但如果你打开文件查看序列化后的数据，只会看见莫名其妙的符号，这些符号呢只有特定的模块才能理解。

Python有一个精妙之处，即它的prin语句，它能将常见的数据(包括list、dict等)以清晰的格式显示出来比如说tuple = (False, 10)，则打印(False，10)，经过分析我们发现打印的其实是tuple的str表示(或者repr)表示，这真是太好了,tuple本身的赋值形式和它的str表示如此的＂一样＂,str表示其实也就是序列化的一种直观的表达方式。所以，对于python支持的数据类型，我们可以直接将其以str格式保存在平面文件中，反序列化是则完全可以借助eval，eval从文件中读取expression后，直接返回对应的数据类型实例。

序列化：
From __future__ import with_statement
With open(‘tmp.txt’, ‘w’) as file:
print >> file,  (False, 100)

反序列化：
From __future__ import with_statement
With open(‘tmp.txt’, ‘r’):
       Tuple = eval(file.read())

对于少量的数据，使用eval很方便，也具有一定的意图性！同时ＸＭＬ也是很好的选择！