from sqlalchemy import Column, String, TIMESTAMP from sqlalchemy.dialects.mysql import BIGINT, TINYINT, VARCHAR from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 模型父类 Base = declarative_base() # 用户模型和
return jsonify(student) 或者是直接转 JSON 字符串: import json json.dumps(student) 都会报错:Object of type Student is not JSON serializable。 方法 在网上搜的话,会有五花八门的答案,大部分都是让你实现某个类似 to_json 的方法,有些根本不管用,有些很麻烦。 其实最简单的解决方案就是: dataclass 用...
Documentation: https://sqlmodel.tiangolo.com Source Code: https://github.com/fastapi/sqlmodel SQLModel is a library for interacting with SQL databases from Python code, with Python objects. It is designed to be intuitive, easy to use, highly compatible, and robust. SQLModel is based on Pyth...
【Python】极简单的方式序列化sqlalchemy结果集为JSON 继承json.JSONEncoder 实现一个针对sqlalchemy返回类型的处理方式。 sqlalchemy的返回类型有大都有两种,一种是Model对象,一种是Query集合(只查询部分字段)。 针对这两种返回结果,都是来自同一中类型 sqlalchemy.orm.query.Query 所以针对Query做相应处理,让他返回一...
import json from Handler.CorsHandler import CorsHandler from Config.conn import engine from Model.User import User from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession class queryAll(CorsHandler): # 获取用户列表 async def get(self): # 创建异步会话 ...
importjson x = { "name":"John", "age":30, "married":True, "divorced":False, "children": ("Ann","Billy"), "pets":None, "cars": [ {"model":"BMW 230","mpg":27.5}, {"model":"Ford Edge","mpg":24.1} ] } print(json.dumps(x)) ...
最近在做前后面分离项目时,使用SQLAlchemy查询mysql数据时,使用flask自带的jsonify对查询到的结果进行格式化给前端时 程序一直在报TypeError: Object of type EmployeeModel is not JSON serializable 这是SQLAlchemy模型: fromapplications.extensionsimportdbfromdatetimeimportdatetime#员工信息classEmployeeModel(db.Model):_...
8.自定义返回JSON信息 main.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import JSONResponse app=FastAPI() @app.get("/user") def user(): return JSONResponse(content={"msg":"get user"}, status_code=202, headers={"a...
import json from sqlalchemy import create_engine, and_, or_, update def queryRows(): """ 查询示例 """ with getSession() as session: query = session.query(YmUser).filter( or_( and_( YmUser.id > 100, YmUser.id < 200, YmUser.nick_name.like("%飞%") ), YmUser.phone.in_(["...
Pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具, Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据,可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数...