peewee 的 modelselect 查询对象本身不可直接序列化；正确做法是执行查询获取模型实例后，再用 model_to_dict() 转为字典，持久化存储；还原时通过 dict_to_model() 构造实例——而非试图序列化未执行的查询对象。
在 Telegram 机器人等需要跨请求/进程复用数据的场景中，开发者常希望将 Peewee 查询（如分页键盘关联的数据集）保存至 Redis 或文件系统。但需明确一个关键事实：ModelSelect 是惰性查询对象，它不包含实际数据，仅封装 SQL 构建逻辑和数据库连接上下文，无法被安全序列化。尝试对未执行的 User.select().where(...) 调用 model_to_dict() 会报错 AttributeError: 'ModelSelect' object has no attribute '_meta'，正是因为该函数专为模型实例（Model 子类实例）设计，而非查询构造器。
✅ 正确实践：先执行查询，再序列化结果
应使用 .get()（单条）、.first()（首条）或 .execute() + 列表推导（多条）获取真实模型实例，再转换：
from playhouse.shortcuts import model_to_dict, dict_to_model
from peewee import *
# 假设 User 模型已定义（同问题中）
# ✅ 正确：执行查询，获取模型实例
user_instance = User.select().where(User.id == 1).get() # 触发 SQL 执行，返回 User 对象
# ✅ 序列化为字典（可 JSON.dumps）
user_dict = model_to_dict(user_instance)
# 示例输出: {'id': 1, 'name': 'new_user'}
# ✅ 存入 Redis（示例）
import json
import redis
r = redis.Redis()
r.set('user:1', json.dumps(user_dict))
# ✅ 从 Redis 读取并还原为模型实例
stored_json = r.get('user:1')
if stored_json:
restored_dict = json.loads(stored_json)
restored_user = dict_to_model(User, restored_dict)
print(restored_user.name) # 输出: new_user⚠️ 注意事项：
本文档主要讲述的是JSON.NET 简单的使用；JSON.NET使用来将.NET中的对象转换为JSON字符串（序列化），或者将JSON字符串转换为.NET中已有类型的对象（反序列化？）。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
- dict_to_model() 仅还原字段值，不恢复模型状态（如 _dirty, _pk 等内部属性），且不会触发验证或钩子（如 save() 中的 pre_save）。若需完整行为，建议用 User(**restored_dict) 初始化后手动调用 save()（注意主键冲突风险）。
- 多条记录需自行处理：[model_to_dict(u) for u in User.select().limit(10)] → 存为列表；还原时用 list(map(lambda d: dict_to_model(User, d), json_list))。
- 避免序列化关联字段（如 ForeignKeyField）的嵌套模型，除非显式指定 recurse=True 并确保关联模型也支持序列化。
? 总结：
不要尝试“保存查询”，而应“保存结果”。将 ModelSelect 视为 SQL 构建器，其价值在于灵活性与延迟执行；而持久化需求的本质是缓存查询结果。因此，标准流程为：构建查询 → 执行获取实例 → 序列化字典 → 存储 → 反序列化还原实例。这一模式既符合 Peewee 设计哲学，也保证了数据一致性与可维护性。
