这里有很多有趣的解。我的解决方案是在我的模型中添加一个as_dict方法。

def as_dict(self):
    return dict((f.name, getattr(self, f.name)) for f in self._meta.fields)

作为奖励，如果您想将模型导出到另一个库，这个解决方案与查询上的列表理解相结合是一个很好的解决方案。例如，将模型转储到pandas数据框架中:

pandas_awesomeness = pd.DataFrame([m.as_dict() for m in SomeModel.objects.all()])

更简单的方法是使用pprint，它是基于Python的

import pprint
item = MyDjangoModel.objects.get(name = 'foo')
pprint.pprint(item.__dict__, indent = 4)

这将提供类似于json.dumps(…， indent = 4)，但它正确地处理了可能嵌入在模型实例中的奇怪的数据类型，如ModelState和UUID等。

在Python 3.7上测试

更新

@zags发布的更新的聚合答案比我自己的更完整、更优雅。请参考那个答案。

原始

如果您愿意像@karthiker建议的那样定义自己的to_dict方法，那么这就将这个问题归结为一个集合问题。

>>># Returns a set of all keys excluding editable = False keys
>>>dict = model_to_dict(instance)
>>>dict

{u'id': 1L, 'reference1': 1L, 'reference2': [1L], 'value': 1}


>>># Returns a set of editable = False keys, misnamed foreign keys, and normal keys
>>>otherDict = SomeModel.objects.filter(id=instance.id).values()[0]
>>>otherDict

{'created': datetime.datetime(2014, 2, 21, 4, 38, 51, tzinfo=<UTC>),
 u'id': 1L,
 'reference1_id': 1L,
 'value': 1L,
 'value2': 2L}

我们需要从otherDict中删除错误标记的外键。

为此，我们可以使用循环创建一个新字典，其中包含除下划线以外的所有项。或者，为了节省时间，我们可以将它们添加到原始字典中，因为字典只是在引子下面设置的。

>>>for item in otherDict.items():
...    if "_" not in item[0]:
...            dict.update({item[0]:item[1]})
...
>>>

因此，我们留下了以下的词典:

>>>dict
{'created': datetime.datetime(2014, 2, 21, 4, 38, 51, tzinfo=<UTC>),
 u'id': 1L,
 'reference1': 1L,
 'reference2': [1L],
 'value': 1,
 'value2': 2L}

你只需要返回这个。

缺点是，你不能在editable=false字段名中使用下划线。有利的是，这将适用于用户创建的字段不包含下划线的任何字段集。

这不是最好的方法，但在找到更直接的方法之前，它可以作为临时解决方案。

对于下面的示例，dict将基于model_to_dict形成，otherDict将由filter的values方法形成。我本可以对模型本身这样做，但我不能让我的机器接受otherModel。

>>> import datetime
>>> dict = {u'id': 1, 'reference1': 1, 'reference2': [1], 'value': 1}
>>> otherDict = {'created': datetime.datetime(2014, 2, 21, 4, 38, 51), u'id': 1, 'reference1_id': 1, 'value': 1, 'value2': 2}
>>> for item in otherDict.items():
...     if "_" not in item[0]:
...             dict.update({item[0]:item[1]})
...
>>> dict
{'reference1': 1, 'created': datetime.datetime(2014, 2, 21, 4, 38, 51), 'value2': 2, 'value': 1, 'id': 1, 'reference2': [1]}
>>>

我希望这能让你对你的问题有一个大致的答案。

我已经使用下一个函数转换模型到字典

def model_to_dict(obj):
    return {x: obj.__dict__[x] for x in obj.__dict__ if x in {y.column for y in obj._meta.fields}}

例子

{'id': 8985,
 'title': 'Dmitro',
 'email_address': 'it9+8985@localhost',
 'workspace_id': 'it9',
 'archived': False,
 'deleted': False,
 'inbox': False,
 'read': True,
 'created_at': datetime.datetime(2022, 5, 5, 16, 55, 29, 791844, tzinfo=    <UTC>),
 'creator': 'An So',
 'last_message_id': 500566,
 'stat_data': {'count_messages': 1, 'count_attachments': 0},
 'stat_dirty': False,
 'assign_to_id': None,
 'assigned_at': None,
 'assignment_note': None,
 'initial_last_update_ts': 1651769728,
 'renamed_manually': False,
 'unread_timestamp': datetime.datetime(2022, 5, 5, 16, 55, 29, 842507, tzinfo=<UTC>)}

{'id': 6670,
 'email_id': 473962,
 'message_id': 500620,
 'filename': 'Screenshot.png',
 'size': 6076854,
 'mimetype': 'image/png',
 'aws_key': 'dev/RLpdcza46KFpITDWO_kv_fg2732waccB43z5RmT9/Screenshot.png',
 'aws_key1': '',
 'aws_key_thumb': 'dev/iaCdvcZmUKq-gJim7HT33ID46Ng4WOdxx-TdVuIU/f4b0db49-7f2d-4def-bdc1-8e394f98727f.png',
 's3stored_file_id': 4147}

这里有很多有趣的解。我的解决方案是在我的模型中添加一个as_dict方法。

def as_dict(self):
    return dict((f.name, getattr(self, f.name)) for f in self._meta.fields)

作为奖励，如果您想将模型导出到另一个库，这个解决方案与查询上的列表理解相结合是一个很好的解决方案。例如，将模型转储到pandas数据框架中:

pandas_awesomeness = pd.DataFrame([m.as_dict() for m in SomeModel.objects.all()])

只有vars(obj)，它将声明对象的整个值

>>> obj_attrs = vars(obj)
>>> obj_attrs
 {'_file_data_cache': <FileData: Data>,
  '_state': <django.db.models.base.ModelState at 0x7f5c6733bad0>,
  'aggregator_id': 24,
  'amount': 5.0,
  'biller_id': 23,
  'datetime': datetime.datetime(2018, 1, 31, 18, 43, 58, 933277, tzinfo=<UTC>),
  'file_data_id': 797719,
 }

你也可以加上这个

>>> keys = obj_attrs.keys()
>>> temp = [obj_attrs.pop(key) if key.startswith('_') else None for key in keys]
>>> del temp
>>> obj_attrs
   {
    'aggregator_id': 24,
    'amount': 5.0,
    'biller_id': 23,
    'datetime': datetime.datetime(2018, 1, 31, 18, 43, 58, 933277, tzinfo=<UTC>),
    'file_data_id': 797719,
   }