本文讲一下langchain.load.serializable.py里面的Serializable，这个在langchain的schema里面有被用到，比如docu,emt.py里面。

具体代码：

```python
from abc import ABC
from typing import Any, Dict, List, Literal, TypedDict, Union, cast

from pydantic import BaseModel, PrivateAttr


class BaseSerialized(TypedDict):
    """Base class for serialized objects."""

    lc: int
    id: List[str]


class SerializedConstructor(BaseSerialized):
    """Serialized constructor."""

    type: Literal["constructor"]
    kwargs: Dict[str, Any]


class SerializedSecret(BaseSerialized):
    """Serialized secret."""

    type: Literal["secret"]


class SerializedNotImplemented(BaseSerialized):
    """Serialized not implemented."""

    type: Literal["not_implemented"]


class Serializable(BaseModel, ABC):
    """Serializable base class."""

    @property
    def lc_serializable(self) -> bool:
        """
        Return whether or not the class is serializable.
        """
        return False

    @property
    def lc_namespace(self) -> List[str]:
        """
        Return the namespace of the langchain object.
        eg. ["langchain", "llms", "openai"]
        """
        return self.__class__.__module__.split(".")

    @property
    def lc_secrets(self) -> Dict[str, str]:
        """
        Return a map of constructor argument names to secret ids.
        eg. {"openai_api_key": "OPENAI_API_KEY"}
        """
        return dict()

    @property
    def lc_attributes(self) -> Dict:
        """
        Return a list of attribute names that should be included in the
        serialized kwargs. These attributes must be accepted by the
        constructor.
        """
        return {}

    class Config:
        extra = "ignore"

    _lc_kwargs = PrivateAttr(default_factory=dict)

    def __init__(self, **kwargs: Any) -> None:
        super().__init__(**kwargs)
        self._lc_kwargs = kwargs

    def to_json(self) -> Union[SerializedConstructor, SerializedNotImplemented]:
        if not self.lc_serializable:
            return self.to_json_not_implemented()

        secrets = dict()
        # Get latest values for kwargs if there is an attribute with same name
        lc_kwargs = {
            k: getattr(self, k, v)
            for k, v in self._lc_kwargs.items()
            if not (self.__exclude_fields__ or {}).get(k, False)  # type: ignore
        }

        # Merge the lc_secrets and lc_attributes from every class in the MRO
        for cls in [None, *self.__class__.mro()]:
            # Once we get to Serializable, we're done
            if cls is Serializable:
                break

            # Get a reference to self bound to each class in the MRO
            this = cast(Serializable, self if cls is None else super(cls, self))
			print(this.lc_secrets)
            print(this.lc_attributes)
            secrets.update(this.lc_secrets)
            lc_kwargs.update(this.lc_attributes)

        # include all secrets, even if not specified in kwargs
        # as these secrets may be passed as an environment variable instead
        for key in secrets.keys():
            secret_value = getattr(self, key, None) or lc_kwargs.get(key)
            if secret_value is not None:
                lc_kwargs.update({key: secret_value})

        return {
            "lc": 1,
            "type": "constructor",
            "id": [*self.lc_namespace, self.__class__.__name__],
            "kwargs": lc_kwargs
            if not secrets
            else _replace_secrets(lc_kwargs, secrets),
        }

    def to_json_not_implemented(self) -> SerializedNotImplemented:
        return to_json_not_implemented(self)


def _replace_secrets(
    root: Dict[Any, Any], secrets_map: Dict[str, str]
) -> Dict[Any, Any]:
    result = root.copy()
    for path, secret_id in secrets_map.items():
        [*parts, last] = path.split(".")
        current = result
        for part in parts:
            if part not in current:
                break
            current[part] = current[part].copy()
            current = current[part]
        if last in current:
            current[last] = {
                "lc": 1,
                "type": "secret",
                "id": [secret_id],
            }
    return result


def to_json_not_implemented(obj: object) -> SerializedNotImplemented:
    """Serialize a "not implemented" object.

    Args:
        obj: object to serialize

    Returns:
        SerializedNotImplemented
    """
    _id: List[str] = []
    try:
        if hasattr(obj, "__name__"):
            _id = [*obj.__module__.split("."), obj.__name__]
        elif hasattr(obj, "__class__"):
            _id = [*obj.__class__.__module__.split("."), obj.__class__.__name__]
    except Exception:
        pass
    return {
        "lc": 1,
        "type": "not_implemented",
        "id": _id,
    }
```

先了解一些小东西：主要是typing中的一些数据类型

- Any：是一个特殊的类型注解，表示可以是任何类型。使用 Any 类型注解的变量可以接受任何类型的值，但是这种方式会失去静态类型检查的优势，因此应该尽量避免使用。

- TypeDcit：在 Python 3.8 中，引入了 typing 模块中的 TypedDict 类型注解。TypedDict 可以被用来描述键值对的字典类型，该类型中的键需要指定名称和类型注解，而值的类型可以是任意的。
- Literal： 是一个泛型类型注解，用于表示只能取特定值中的一个的字面量类型。例如 Literal[True, False] 表示只能取 True 或 False 中的一个值。
- Union：是一个泛型类型注解，用于表示多个类型中的任意一个。可以将多个类型作为 Union 的参数传入，例如 Union[str, int] 表示可以是字符串类型或整型类型中的任意一个。
- cast： 是 Python 中的一个内置函数，用于将一个值强制转换成指定的类型。常见的用法是在类型注解中使用，
- `Optional`：是 `typing` 模块中的一个泛型类型，用于表示可选类型。它用于指示一个变量或函数参数可以是指定的类型，也可以是 `None`。

接下来看上面的代码：

这段代码定义了一个 `Serializable` 类，它是基于 `pydantic.BaseModel` 和 `abc.ABC` 类构建的序列化基类，可以用于将对象序列化为 JSON 格式的字典。

该类包含以下几个子类：

1. `BaseSerialized`：用于定义序列化对象的基本结构，包含 `lc` 和 `id` 两个键，分别表示语言链版本和对象的唯一标识符列表。
2. `SerializedConstructor`：用于表示一个构造函数的序列化对象，除了 `lc` 和 `id`，还包含一个键 `type`，表示对象的类型是构造函数，以及一个键 `kwargs`，表示构造函数的所有参数及其对应的值。
3. `SerializedSecret`：用于表示一个加密的序列化对象，除了 `lc` 和 `id`，还包含一个键 `type`，表示对象的类型是加密的。
4. `SerializedNotImplemented`：用于表示一个未实现的序列化对象，除了 `lc` 和 `id`，还包含一个键 `type`，表示对象的类型是未实现的。

该类包含以下几个属性和方法：

1. `lc_serializable`：表示该对象是否可序列化的布尔值，默认为 `False`。
2. `lc_namespace`：表示对象的命名空间，以列表形式返回，默认为该类的模块名和类名。
3. `lc_secrets`：表示对象的构造函数参数与加密密钥之间的映射关系，以字典形式返回，默认为空字典。
4. `lc_attributes`：表示对象的属性列表，以字典形式返回，默认为空字典。
5. `Config`：用于配置 `pydantic.BaseModel` 的行为，默认为忽略额外的字段。
6. `_lc_kwargs`：表示对象的构造函数参数和对应的值，是一个私有属性，默认值为空字典。
7. `__init__`：重载 `pydantic.BaseModel` 的构造函数，用于初始化 `_lc_kwargs` 属性。
8. `to_json`：将对象序列化为 JSON 格式的字典。该方法首先检查 `lc_serializable` 属性的值，如果为 `False`，则返回 `SerializedNotImplemented` 对象；否则，获取所有类的 `lc_secrets` 和 `lc_attributes` 属性，合并成一个字典，并将 `_lc_kwargs` 和加密密钥映射关系合并到该字典中，最后返回 `SerializedConstructor` 对象。
9. `to_json_not_implemented`：将对象序列化为 `SerializedNotImplemented` 对象。

此外，该代码还定义了一个 `_replace_secrets` 函数，用于将字典中的加密密钥替换为加密的 JSON 对象。

使用上述代码的一个例子：

```python
from typing import Optional
from pydantic import SecretStr

class Person(Serializable):
    name: str
    age: int
    secret_key: Optional[SecretStr] = None

    @property
    def lc_serializable(self) -> bool:
        return True

    @property
    def lc_secrets(self) -> Dict[str, str]:
        return {"secret_key": self.secret_key}

    @property
    def lc_attributes(self) -> Dict:
        return dict(self)

person = Person(name="Alice", age=30, secret_key="abc")
person_json = person.to_json()
print(person_json)

"""
{'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['__main__', 'Person'], 'kwargs': {'name': 'Alice', 'age': 30, 'secret_key': {'lc': 1, 'type': 'secret', 'id': [SecretStr('**********')]}}}
"""
```

到这里，我们已经基本理解了这个类的作用了。