Anurag Uniyal版本的改进版本，考虑了类型:

def sa_vars(row):
    return {
        column.name: column.type.python_type(getattr(row, column.name))
        for column in row.__table__.columns
    }

在SQLAlchemy v0.8及更新版本中，使用检查系统。

from sqlalchemy import inspect

def object_as_dict(obj):
    return {c.key: getattr(obj, c.key)
            for c in inspect(obj).mapper.column_attrs}

user = session.query(User).first()

d = object_as_dict(user)

注意.key是属性名，可以与列名不同，例如:

class_ = Column('class', Text)

此方法也适用于column_property。

在@balki回答之后，从SQLAlchemy 0.8开始，您可以使用_asdict()，可用于KeyedTuple对象。这为最初的问题提供了一个非常直接的答案。只是，在你的例子中改变最后两行(for循环):

for u in session.query(User).all():
   print u._asdict()

这是因为在上面的代码中u是类型类KeyedTuple的对象，因为.all()返回KeyedTuple的列表。因此，它有_asdict()方法，该方法很好地将u作为字典返回。

WRT @STB: AFAIK的答案，任何。all()返回的是一个KeypedTuple的列表。因此，无论是否指定列，只要处理的是应用于Query对象的.all()的结果，上述方法都是有效的。

@zzzeek在评论中写道:

注意，这是现代版本的正确答案 SQLAlchemy，假设“row”是核心行对象，而不是orm映射对象 实例。

for row in resultproxy:
    row_as_dict = row._mapping  # SQLAlchemy 1.4 and greater
    # row_as_dict = dict(row)  # SQLAlchemy 1.3 and earlier

行背景。_mapping, SQLAlchemy 1.4新增:https://docs.sqlalchemy.org/en/stable/core/connections.html#sqlalchemy.engine.Row._mapping

为了完成@Anurag Uniyal的回答，这里有一个递归地遵循关系的方法:

from sqlalchemy.inspection import inspect

def to_dict(obj, with_relationships=True):
    d = {}
    for column in obj.__table__.columns:
        if with_relationships and len(column.foreign_keys) > 0:
             # Skip foreign keys
            continue
        d[column.name] = getattr(obj, column.name)

    if with_relationships:
        for relationship in inspect(type(obj)).relationships:
            val = getattr(obj, relationship.key)
            d[relationship.key] = to_dict(val) if val else None
    return d

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    first_name = Column(TEXT)
    address_id = Column(Integer, ForeignKey('addresses.id')
    address = relationship('Address')

class Address(Base):
    __tablename__ = 'addresses'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    city = Column(TEXT)


user = User(first_name='Nathan', address=Address(city='Lyon'))
# Add and commit user to session to create ids

to_dict(user)
# {'id': 1, 'first_name': 'Nathan', 'address': {'city': 'Lyon'}}
to_dict(user, with_relationship=False)
# {'id': 1, 'first_name': 'Nathan', 'address_id': 1}

我们可以在dict中得到一个对象列表:

def queryset_to_dict(query_result):
   query_columns = query_result[0].keys()
   res = [list(ele) for ele in query_result]
   dict_list = [dict(zip(query_columns, l)) for l in res]
   return dict_list

query_result = db.session.query(LanguageMaster).all()
dictvalue=queryset_to_dict(query_result)