正在迭代的表达式求值为模型对象列表，而不是行。下面是正确的用法:

for u in session.query(User).all():
    print u.id, u.name

你真的需要把它们转换成字典吗?当然，有很多方法，但是你不需要SQLAlchemy的ORM部分:

result = session.execute(User.__table__.select())
for row in result:
    print dict(row)

更新:看一下sqlalchemy.orm.attributes模块。它有一组处理对象状态的函数，这可能对您很有用，特别是instance_dict()。

你可以试着这样做。

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

它使用查询对象中的内置方法返回查询对象的字典对象。

引用:https://docs.sqlalchemy.org/en/latest/orm/query.html

假设下列函数将被添加到User类中，下面将返回所有列的所有键值对:

def columns_to_dict(self):
    dict_ = {}
    for key in self.__mapper__.c.keys():
        dict_[key] = getattr(self, key)
    return dict_

与其他答案不同的是，只有对象的那些属性被返回，这些属性是对象类级别的列属性。因此，不包括_sa_instance_state或SQLalchemy或您添加到对象中的任何其他属性。参考

编辑:忘记说，这也适用于继承的列。

hybrid_property延伸

如果你还想包含hybrid_property属性，下面的方法可以工作:

from sqlalchemy import inspect
from sqlalchemy.ext.hybrid import hybrid_property

def publics_to_dict(self) -> {}:
    dict_ = {}
    for key in self.__mapper__.c.keys():
        if not key.startswith('_'):
            dict_[key] = getattr(self, key)

    for key, prop in inspect(self.__class__).all_orm_descriptors.items():
        if isinstance(prop, hybrid_property):
            dict_[key] = getattr(self, key)
    return dict_

我假设您在这里用_开头标记Columns，以表明您想隐藏它们，或者是因为您通过hybrid_property访问属性，或者您只是不想显示它们。参考

Tipp all_orm_descriptors还返回hybrid_method和AssociationProxy，如果你也想包括它们的话。

其他答案备注

每个基于__dict__属性的答案(如1,2)只是返回对象的所有属性。这可以是你想要的更多的属性。如我所说，这包括_sa_instance_state或您在该对象上定义的任何其他属性。

基于dict()函数的每个答案(如1,2)只适用于session.execute()返回的SQLalchemy行对象，而不适用于您定义要使用的类，如问题中的User类。

基于row.__table__的求解答案。列肯定不行。row.__table__。columns包含SQL数据库的列名。这些只能等于python对象的属性名。如果不是，你会得到一个AttributeError。 对于基于class_mapper(obj.__class__).mapped_table.c的答案(如1,2)也是一样的。

为了大家和我自己，以下是我如何使用它:

def run_sql(conn_String):
  output_connection = engine.create_engine(conn_string, poolclass=NullPool).connect()
  rows = output_connection.execute('select * from db1.t1').fetchall()  
  return [dict(row) for row in rows]

@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

如OP所述，调用dict初始化器会引发一个异常，消息为“User”对象不可迭代。所以真正的问题是如何使一个SQLAlchemy模型可迭代?

We'll have to implement the special methods __iter__ and __next__, but if we inherit directly from the declarative_base model, we would still run into the undesirable "_sa_instance_state" key. What's worse, is we would have to loop through __dict__.keys() for every call to __next__ because the keys() method returns a View -- an iterable that is not indexed. This would increase the time complexity by a factor of N, where N is the number of keys in __dict__. Generating the dict would cost O(N^2). We can do better.

我们可以实现自己的基类，它实现所需的特殊方法，并存储可以通过索引访问的列名列表，从而降低生成O(N)字典的时间复杂性。这有一个额外的好处，我们可以定义一次逻辑，并在任何时候从基类继承，我们希望我们的模型类是可迭代的。

class IterableBase(declarative_base()):
    __abstract__ = True

    def _init_keys(self):
        self._keys = [c.name for c in self.__table__.columns]
        self._dict = {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self._init_keys()

    def __setattr__(self, name, value):
        super().__setattr__(name, value)
        if name not in ('_dict', '_keys', '_n') and '_dict' in self.__dict__:
            self._dict[name] = value

    def __iter__(self):
        self._n = 0
        return self

    def __next__(self):
        if self._n >= len(self._keys):
            raise StopIteration
        self._n += 1
        key = self._keys[self._n-1]
        return (key, self._dict[key])

现在User类可以直接从IterableBase类继承。

class User(IterableBase):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

您可以确认，以User实例作为参数调用dict函数将返回所需的字典，没有"_sa_instance_state"。你可能已经注意到在IterableBase类中声明的__setattr__方法。这确保在初始化后属性发生变化或设置时更新_dict。

def main():
    user1 = User('Bob')
    print(dict(user1))
    # outputs {'id': None, 'name': 'Bob'}
    user1.id = 42
    print(dict(user1))
    # outputs {'id': 42, 'name': 'Bob'}

if __name__ == '__main__':
    main()