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/)
class SqlToDict:
def __init__(self, data) -> None:
self.data = data
def to_timestamp(self, date):
if isinstance(date, datetime):
return int(datetime.timestamp(date))
else:
return date
def to_dict(self) -> List:
arr = []
for i in self.data:
keys = [*i.keys()]
values = [*i]
values = [self.to_timestamp(d) for d in values]
arr.append(dict(zip(keys, values)))
return arr
例如:
SqlToDict(data).to_dict()
def alc2json(row):
return dict([(col, str(getattr(row,col))) for col in row.__table__.columns.keys()])
我想和她玩会儿代码高尔夫。
供参考:我使用automap_base,因为我们有一个根据业务需求单独设计的模式。我今天才开始使用SQLAlchemy,但是文档指出automap_base是declarative_base的扩展,这似乎是SQLAlchemy ORM中的典型范例,所以我相信这应该可以工作。
根据Tjorriemorrie的解决方案,它并没有跟随外键,而是简单地将列与值匹配,并通过str()-ing列值来处理Python类型。我们的值包括Python datetime。时间和小数。十进位类类型的结果,所以它完成了工作。
希望对路人有所帮助!
这是一个JSONEncoder版本,它保留了模型列的顺序,只保留递归定义的列和关系字段。它还格式化了大多数不可序列化的JSON类型:
import json
from datetime import datetime
from decimal import Decimal
import arrow
from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta
class SQLAlchemyJSONEncoder(json.JSONEncoder):
"""
SQLAlchemy ORM JSON Encoder
If you have a "backref" relationship defined in your SQLAlchemy model,
this encoder raises a ValueError to stop an infinite loop.
"""
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime):
return arrow.get(obj).isoformat()
elif isinstance(obj, Decimal):
return float(obj)
elif isinstance(obj, set):
return sorted(obj)
elif isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
for attribute, relationship in obj.__mapper__.relationships.items():
if isinstance(relationship.__getattribute__("backref"), tuple):
raise ValueError(
f'{obj.__class__} object has a "backref" relationship '
"that would cause an infinite loop!"
)
dictionary = {}
column_names = [column.name for column in obj.__table__.columns]
for key in column_names:
value = obj.__getattribute__(key)
if isinstance(value, datetime):
value = arrow.get(value).isoformat()
elif isinstance(value, Decimal):
value = float(value)
elif isinstance(value, set):
value = sorted(value)
dictionary[key] = value
for key in [
attribute
for attribute in dir(obj)
if not attribute.startswith("_")
and attribute != "metadata"
and attribute not in column_names
]:
value = obj.__getattribute__(key)
dictionary[key] = value
return dictionary
return super().default(obj)
https://flask-restplus.readthedocs.io/en/stable/marshalling.html
from flask_restplus import fields, Namespace, marshal
api = Namespace("Student data")
db_data = Student_details.query.all()
data_marshal_obj = api.model(" Data", {
"id": fields.String(),
"number": fields.Integer(),
"house_name": fields.String(),
})
data_in_json_serialize = marshal(db_data, data_marshal_obj)}
print(type(data_in_json_serialize )) # <class 'dict'>
定制序列化编组在烧瓶restpluse