Python 3.6.8 +

内置str()方法自动转换datetime。Datetime对象到iso-8806-1。

print(json.dumps([dict(row.items()) for row in rows], default=str, indent="  "))

注意:默认的func只会应用于有错误的值，所以int和float值不会被转换…除非出现错误:)。

from copy import copy

def to_record(row):
    record = copy(row.__dict__)
    del record["_sa_instance_state"]
    return record

如果不使用复制，可能会遇到错误。

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。

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。

Elixir是这样做的。这个解决方案的价值在于，它允许递归地包括关系的字典表示。

def to_dict(self, deep={}, exclude=[]):
    """Generate a JSON-style nested dict/list structure from an object."""
    col_prop_names = [p.key for p in self.mapper.iterate_properties \
                                  if isinstance(p, ColumnProperty)]
    data = dict([(name, getattr(self, name))
                 for name in col_prop_names if name not in exclude])
    for rname, rdeep in deep.iteritems():
        dbdata = getattr(self, rname)
        #FIXME: use attribute names (ie coltoprop) instead of column names
        fks = self.mapper.get_property(rname).remote_side
        exclude = [c.name for c in fks]
        if dbdata is None:
            data[rname] = None
        elif isinstance(dbdata, list):
            data[rname] = [o.to_dict(rdeep, exclude) for o in dbdata]
        else:
            data[rname] = dbdata.to_dict(rdeep, exclude)
    return data

使用以下SQLAlchemy代码查询数据库后:

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker


SQLALCHEMY_DATABASE_URL = 'sqlite:///./examples/sql_app.db'
engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL, echo=True)
query = sqlalchemy.select(TABLE)
result = engine.execute(query).fetchall()

你可以使用下面的一行代码:

query_dict = [record._mapping for record in results]