JSON 连续序列化：跨语言的挑战
本文探讨 JSON 数据连续序列化的问题，分析不同编程语言（Python、Java 等）的处理方式及差异。
JSON 规范本身并未明确定义连续序列化行为。第一次序列化生成字符串，第二次则将此字符串作为新数据进行序列化。 这导致不同语言的处理结果可能不同。
Python 中的连续序列化与反序列化
Python 的 json 库对连续序列化处理较为简洁：
import json
data = {'name': '你好'}
serialized_twice = json.dumps(json.dumps(data)) # 连续两次序列化
print(serialized_twice) # 输出: "{\"name\": \"\\u4f60\\u597d\"}"
deserialized_twice = json.loads(json.loads(serialized_twice)) # 连续两次反序列化
print(deserialized_twice) # 输出: {'name': '你好'}
Python 优雅地完成了连续反序列化，恢复原始字典。
Java 中的处理
在 Java 中，连续反序列化 "{\"name\": \"\\u4f60\\u597d\"}" 并非直接操作。由于 Java 的强类型特性和 JSON 的灵活性，处理过程更为复杂，需要额外的步骤来解析嵌套的 JSON 字符串。 这并非 Java 的局限，而是源于 JSON 规范的缺失。
其他语言
Go、Rust 和 JavaScript 等语言的处理方式也取决于其 JSON 库的实现。通常，它们会将第一次序列化的结果视为字符串进行二次处理，但具体实现细节可能存在差异。
结论
JSON 规范未对连续序列化给出明确规定，导致不同语言的处理方式存在差异。 Python 提供了相对简洁的处理方法，而 Java 等强类型语言则需要更复杂的逻辑。 在跨语言数据交换中，应避免连续序列化，以确保数据的一致性和可移植性。 建议在需要多次处理 JSON 数据时，采用更清晰的数据结构和处理方式。
