表达式序列化程序扩展¶

用于SQLAlchemy查询结构的序列化程序/反序列化程序对象，允许“上下文”反序列化。

任何基于sqlAlchemy.sql的sqlAlchemy查询结构。 或sqlacalchemy.orm。 可以使用。结构引用的映射器、表、列、会话等不以序列化形式持久化，而是在反序列化时与查询结构重新关联。

用法与标准python pickle模块的用法几乎相同：

from sqlalchemy.ext.serializer import loads, dumps
metadata = MetaData(bind=some_engine)
Session = scoped_session(sessionmaker())

# ... define mappers

query = Session.query(MyClass).
    filter(MyClass.somedata=='foo').order_by(MyClass.sortkey)

# pickle the query
serialized = dumps(query)

# unpickle.  Pass in metadata + scoped_session
query2 = loads(serialized, metadata, Session)

print query2.all()

与使用原始pickle时类似的限制也适用；映射类本身必须是可pickle的，这意味着它们可以从模块级命名空间导入。

序列化程序模块仅适用于查询结构。它不需要用于：

• 用户定义类的实例。在典型情况下，它们不包含对引擎、会话或表达式构造的引用，并且可以直接序列化。

• 要完全从序列化结构加载的表元数据（即，尚未在应用程序中声明）。常规pickle.loads（）/dumps（）可用于完全转储任何 MetaData 对象，通常是在以前某个时间点从现有数据库反映出来的对象。序列化程序模块专门针对相反的情况，其中表元数据已经存在于内存中。

function sqlalchemy.ext.serializer.Deserializer(file, metadata=None, scoped_session=None, engine=None)¶

function sqlalchemy.ext.serializer.Serializer(*args, **kw)¶

function sqlalchemy.ext.serializer.dumps(obj, protocol=4)¶

function sqlalchemy.ext.serializer.loads(data, metadata=None, scoped_session=None, engine=None)¶