表达式串行器扩展¶

Serializer / Deserializer对象与SQLAlchemy查询结构一起使用，允许“上下文”反序列化。

任何基于sqlalchemy.sql的SQLAlchemy查询结构。*或sqlalchemy.orm。*可以使用。映射器，表格，列，会话等结构引用的内容不是以序列化形式持久化的，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()

与使用生腌菜时类似的限制适用；映射类本身必须是可以选择的，这意味着它们可以从模块级命名空间导入。

序列化器模块仅适用于查询结构。它不需要：

• 用户定义类的实例。它们在典型情况下不包含对引擎，会话或表达式结构的引用，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，通常是在某个先前时间点从现有数据库反映的对象。串行器模块专门用于相反的情况，其中表元数据已经存在于内存中。

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

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

sqlalchemy.ext.serializer.dumps(obj, protocol=0)¶

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