Python sqlalchemy自动加载orm持久性

我们正在使用sqlalchemy的自动加载特性进行列映射，以防止代码中出现硬编码

class users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    __table_args__ = {
        'autoload': True,
        'mysql_engine': 'InnoDB',
        'mysql_charset': 'utf8'
    }

有没有一种方法可以序列化或缓存自动加载的元数据/orm，这样我们就不必在每次需要从其他脚本/函数引用orm类时都执行自动加载过程

我已经看过烧杯缓存和pickle，但还没有找到一个明确的答案，如果它是可能的，或者如何做到这一点

理想情况下，仅当我们已提交对数据库结构的更改，但从所有其他脚本/函数引用数据库映射的非自动加载/持久/缓存版本时，才运行autload映射脚本

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有什么想法吗？

我现在要做的是在通过数据库连接（MySQL）运行反射后对元数据进行pickle，一旦pickle可用，使用该pickle元数据对绑定到SQLite引擎的元数据的模式进行反射

cachefile='orm.p'
dbfile='database'
engine_dev = create_engine(#db connect, echo=True)
engine_meta = create_engine('sqlite:///%s' % dbfile,echo=True)
Base = declarative_base()
Base.metadata.bind = engine_dev
metadata = MetaData(bind=engine_dev)

# load from pickle 
try:
    with open(cachefile, 'r') as cache:
        metadata2 = pickle.load(cache)
        metadata2.bind = engine_meta
        cache.close()
    class Users(Base):
        __table__ = Table('users', metadata2, autoload=True)

    print "ORM loaded from pickle"

# if no pickle, use reflect through database connection    
except:
    class Users(Base):
        __table__ = Table('users', metadata, autoload=True)

print "ORM through database autoload"

# create metapickle
metadata.create_all()
with open(cachefile, 'w') as cache:
    pickle.dump(metadata, cache)
    cache.close()

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如果这是正确的（有效的），或者有什么我可以改进的吗？

我的解决方案与@user1572502没有太大区别，但可能有用。我将缓存的元数据文件放在

~/.sqlalchemy\u cache

中，但它们可以放在任何地方

#假设是这样的：
Base=声明性_Base（bind=引擎）
metadata\u pickle\u filename=“mydb\u metadata\u cache.pickle”
# ------------------------------------------
#加载缓存的元数据（如果可用）
# ------------------------------------------
#注意：如果数据库架构更改，请删除缓存文件！！
cache\u path=os.path.join（os.path.expanduser（“~”，.sqlalchemy\u cache”）
缓存的元数据=无
如果os.path.存在（缓存路径）：
尝试：
将open（os.path.join（cache\u path，metadata\u pickle\u filename），'rb'）作为cache\u文件：
cached\u metadata=pickle.load（file=cache\u file）
除IOError外：
#找不到缓存文件-没有问题
通过
# ------------------------------------------
# -----------------------------
#定义数据库表类
# -----------------------------
类MyTable（基）：
如果缓存了\u元数据：
__table\uuuu=cached\u metadata.tables['my\u schema.my\u table']
其他：
__tablename\uuuu='my\u table'
__表_args_uu={'autoload'：True，'schema'：'my_schema'}
# ... 继续查找任何其他表。。。
# ----------------------------------------
#如果未找到缓存元数据，请保存它
# ----------------------------------------
如果缓存的_元数据为“无”：
#缓存元数据以备将来加载
#-如果数据库架构已更改，则必须删除
尝试：
如果操作系统路径不存在（缓存路径）：
os.makedirs（缓存路径）
#确保以二进制模式打开-我们正在写入字节，而不是str
将open（os.path.join（cache\u path，metadata\u pickle\u filename），“wb”）作为cache\u文件：
pickle.dump（Base.metadata，缓存文件）
除：
#由于某种原因，无法写入文件
通过

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重要提示如果数据库架构发生更改，则必须删除缓存文件，以强制代码自动加载并创建新缓存。如果不这样做，更改将反映在代码中。这是一件容易忘记的事情。

为什么不换一种方式：在SA中定义完整的模型。作为一个副作用，这将充当数据库模式的源代码控制。当然，这只有在SA应用程序拥有数据库的主要控制权的情况下才有效。在我的例子中，数据库开发是单独处理的，这意味着应用程序无法完全控制数据库。然而，我找到了一种方法来pickle元数据，所以我只需要通过数据库连接反射一次就可以创建pickle，我使用pickle元数据反射的时间占通过db连接反射的时间的一小部分（见下文）。您可能只需使用一个元数据对象就可以简化此过程，并且只需执行一个简单的操作“如果os.path.exists（cachefile）”，以确定是否取消勾选。“表（'users'，metadata，autoload=True）“这样只需要声明一次，因为您已经看到，如果表已经在元数据中，它将跳过反射。我认为在

with

语句中使用时，没有必要关闭文件，但这并不相关。你的方法似乎很有趣，是否如预期的那样有效？