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
虽然最初的问题可以追溯到很久以前，但这里的答案数量(以及我自己的经验)表明，这是一个不平凡的问题，有许多不同的方法，不同的复杂性和不同的权衡。
这就是为什么我构建了SQLAthanor库，它扩展了SQLAlchemy的声明性ORM，支持可配置的序列化/反序列化，您可能想看看。
该库支持:
Python 2.7, 3.4, 3.5, and 3.6. SQLAlchemy versions 0.9 and higher serialization/de-serialization to/from JSON, CSV, YAML, and Python dict serialization/de-serialization of columns/attributes, relationships, hybrid properties, and association proxies enabling and disabling of serialization for particular formats and columns/relationships/attributes (e.g. you want to support an inbound password value, but never include an outbound one) pre-serialization and post-deserialization value processing (for validation or type coercion) a pretty straightforward syntax that is both Pythonic and seamlessly consistent with SQLAlchemy's own approach
你可以在这里查看(我希望!)全面的文档:https://sqlathanor.readthedocs.io/en/latest
希望这能有所帮助!
其他回答
也许你可以使用这样的类
from sqlalchemy.ext.declarative import declared_attr
from sqlalchemy import Table
class Custom:
"""Some custom logic here!"""
__table__: Table # def for mypy
@declared_attr
def __tablename__(cls): # pylint: disable=no-self-argument
return cls.__name__ # pylint: disable= no-member
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
"""Serializes only column data."""
return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}
Base = declarative_base(cls=Custom)
class MyOwnTable(Base):
#COLUMNS!
所有对象都有to_dict方法
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
Python 3.7+和Flask 1.1+可以使用内置的数据类包
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from flask import Flask, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
db = SQLAlchemy(app)
@dataclass
class User(db.Model):
id: int
email: str
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, auto_increment=True)
email = db.Column(db.String(200), unique=True)
@app.route('/users/')
def users():
users = User.query.all()
return jsonify(users)
if __name__ == "__main__":
users = User(email="user1@gmail.com"), User(email="user2@gmail.com")
db.create_all()
db.session.add_all(users)
db.session.commit()
app.run()
/users/路由现在将返回一个用户列表。
[
{"email": "user1@gmail.com", "id": 1},
{"email": "user2@gmail.com", "id": 2}
]
自动序列化相关模型
@dataclass
class Account(db.Model):
id: int
users: User
id = db.Column(db.Integer)
users = db.relationship(User) # User model would need a db.ForeignKey field
jsonify(account)的响应是这样的。
{
"id":1,
"users":[
{
"email":"user1@gmail.com",
"id":1
},
{
"email":"user2@gmail.com",
"id":2
}
]
}
覆盖默认的JSON编码器
from flask.json import JSONEncoder
class CustomJSONEncoder(JSONEncoder):
"Add support for serializing timedeltas"
def default(o):
if type(o) == datetime.timedelta:
return str(o)
if type(o) == datetime.datetime:
return o.isoformat()
return super().default(o)
app.json_encoder = CustomJSONEncoder
Flask-JsonTools包为您的模型提供了JsonSerializableBase基类的实现。
用法:
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from flask.ext.jsontools import JsonSerializableBase
Base = declarative_base(cls=(JsonSerializableBase,))
class User(Base):
#...
现在User模型可以神奇地序列化了。
如果你的框架不是Flask，你可以抓取代码
虽然使用一些原始sql和未定义的对象，使用cursor.description似乎得到了我正在寻找的东西:
with connection.cursor() as cur:
print(query)
cur.execute(query)
for item in cur.fetchall():
row = {column.name: item[i] for i, column in enumerate(cur.description)}
print(row)
