Django可以很好地自动序列化从DB返回到JSON格式的ORM模型。

如何序列化SQLAlchemy查询结果为JSON格式?

我试过jsonpickle。编码,但它编码查询对象本身。 我尝试了json.dumps(items),但它返回

TypeError: <Product('3', 'some name', 'some desc')> is not JSON serializable

将SQLAlchemy ORM对象序列化为JSON /XML真的那么难吗?它没有任何默认序列化器吗?现在序列化ORM查询结果是非常常见的任务。

我所需要的只是返回SQLAlchemy查询结果的JSON或XML数据表示。

需要在javascript datagird中使用JSON/XML格式的SQLAlchemy对象查询结果(JQGrid http://www.trirand.com/blog/)


当前回答

我建议用棉花糖。它允许您创建序列化器来表示支持关系和嵌套对象的模型实例。

以下是他们文档中的一个删节的例子。以ORM模型为例,作者:

class Author(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    first = db.Column(db.String(80))
    last = db.Column(db.String(80))

该类的棉花糖模式是这样构造的:

class AuthorSchema(Schema):
    id = fields.Int(dump_only=True)
    first = fields.Str()
    last = fields.Str()
    formatted_name = fields.Method("format_name", dump_only=True)

    def format_name(self, author):
        return "{}, {}".format(author.last, author.first)

...并像这样使用:

author_schema = AuthorSchema()
author_schema.dump(Author.query.first())

...会产生这样的输出:

{
        "first": "Tim",
        "formatted_name": "Peters, Tim",
        "id": 1,
        "last": "Peters"
}

看看他们完整的Flask-SQLAlchemy示例。

一个名为marshmlow - SQLAlchemy的库专门集成了SQLAlchemy和marshmallow。在这个库中,上面描述的Author模型的模式如下所示:

class AuthorSchema(ModelSchema):
    class Meta:
        model = Author

该集成允许从SQLAlchemy Column类型推断字段类型。

marshmallow-sqlalchemy这里。

其他回答

你可以像这样使用SqlAlchemy的自省:

mysql = SQLAlchemy()
from sqlalchemy import inspect

class Contacts(mysql.Model):  
    __tablename__ = 'CONTACTS'
    id = mysql.Column(mysql.Integer, primary_key=True)
    first_name = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    last_name = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    phone = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    email = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    street = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    zip_code = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    city = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    def toDict(self):
        return { c.key: getattr(self, c.key) for c in inspect(self).mapper.column_attrs }

@app.route('/contacts',methods=['GET'])
def getContacts():
    contacts = Contacts.query.all()
    contactsArr = []
    for contact in contacts:
        contactsArr.append(contact.toDict()) 
    return jsonify(contactsArr)

@app.route('/contacts/<int:id>',methods=['GET'])
def getContact(id):
    contact = Contacts.query.get(id)
    return jsonify(contact.toDict())

从下面的答案中得到启发: 将sqlalchemy行对象转换为python dict

如果你正在使用Flask并且只想快速查询:

def get_cats():
    sql = text("select * from cat")
    sql_params = {}
    result = db.session.execute(sql, sql_params)
    row_list = result.fetchall()
    data = [dict(r) for r in row_list]

    response = jsonify({
        'data': [{
            'categorias': data
        }]
    })
    
    return response

扁平化实现

你可以使用这样的代码:

from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta

class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):

    def default(self, obj):
        if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
            # an SQLAlchemy class
            fields = {}
            for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                data = obj.__getattribute__(field)
                try:
                    json.dumps(data) # this will fail on non-encodable values, like other classes
                    fields[field] = data
                except TypeError:
                    fields[field] = None
            # a json-encodable dict
            return fields

        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后转换为JSON使用:

c = YourAlchemyClass()
print json.dumps(c, cls=AlchemyEncoder)

它将忽略不可编码的字段(将它们设置为“None”)。

它不会自动展开关系(因为这可能导致自引用,并永远循环)。

递归的非循环实现

然而,如果你宁愿永远循环,你可以使用:

from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta

def new_alchemy_encoder():
    _visited_objs = []

    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, obj):
            if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
                # don't re-visit self
                if obj in _visited_objs:
                    return None
                _visited_objs.append(obj)

                # an SQLAlchemy class
                fields = {}
                for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                    fields[field] = obj.__getattribute__(field)
                # a json-encodable dict
                return fields

            return json.JSONEncoder.default(self, obj)

    return AlchemyEncoder

然后对对象进行编码,使用:

print json.dumps(e, cls=new_alchemy_encoder(), check_circular=False)

这将编码所有的子代、子代、子代……基本上可以编码你的整个数据库。当它到达之前编码过的东西时,它会将其编码为“None”。

递归的、可能是循环的、有选择的实现

另一种选择,可能更好,是能够指定你想要展开的字段:

def new_alchemy_encoder(revisit_self = False, fields_to_expand = []):
    _visited_objs = []

    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, obj):
            if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
                # don't re-visit self
                if revisit_self:
                    if obj in _visited_objs:
                        return None
                    _visited_objs.append(obj)

                # go through each field in this SQLalchemy class
                fields = {}
                for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                    val = obj.__getattribute__(field)

                    # is this field another SQLalchemy object, or a list of SQLalchemy objects?
                    if isinstance(val.__class__, DeclarativeMeta) or (isinstance(val, list) and len(val) > 0 and isinstance(val[0].__class__, DeclarativeMeta)):
                        # unless we're expanding this field, stop here
                        if field not in fields_to_expand:
                            # not expanding this field: set it to None and continue
                            fields[field] = None
                            continue

                    fields[field] = val
                # a json-encodable dict
                return fields

            return json.JSONEncoder.default(self, obj)

    return AlchemyEncoder

你现在可以调用它:

print json.dumps(e, cls=new_alchemy_encoder(False, ['parents']), check_circular=False)

例如,仅展开名为“parents”的SQLAlchemy字段。

我建议用棉花糖。它允许您创建序列化器来表示支持关系和嵌套对象的模型实例。

以下是他们文档中的一个删节的例子。以ORM模型为例,作者:

class Author(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    first = db.Column(db.String(80))
    last = db.Column(db.String(80))

该类的棉花糖模式是这样构造的:

class AuthorSchema(Schema):
    id = fields.Int(dump_only=True)
    first = fields.Str()
    last = fields.Str()
    formatted_name = fields.Method("format_name", dump_only=True)

    def format_name(self, author):
        return "{}, {}".format(author.last, author.first)

...并像这样使用:

author_schema = AuthorSchema()
author_schema.dump(Author.query.first())

...会产生这样的输出:

{
        "first": "Tim",
        "formatted_name": "Peters, Tim",
        "id": 1,
        "last": "Peters"
}

看看他们完整的Flask-SQLAlchemy示例。

一个名为marshmlow - SQLAlchemy的库专门集成了SQLAlchemy和marshmallow。在这个库中,上面描述的Author模型的模式如下所示:

class AuthorSchema(ModelSchema):
    class Meta:
        model = Author

该集成允许从SQLAlchemy Column类型推断字段类型。

marshmallow-sqlalchemy这里。

在SQLAlchemy中使用内置序列化器:

from sqlalchemy.ext.serializer import loads, dumps
obj = MyAlchemyObject()
# serialize object
serialized_obj = dumps(obj)

# deserialize object
obj = loads(serialized_obj)

如果在会话之间传输对象,请记住使用session.expunge(obj)将对象从当前会话中分离出来。 要再次附加它,只需执行session.add(obj)。