将SQLAlchemy的查询结果转换为字典可以通过使用result_to_dict()函数来实现。这个函数可以将查询结果中的每一行转换为一个字典,其中字典的键是列名,值是对应的值。 以下是使用SQLAlchemy将查询结果转换为字典的示例代码: 代码语言:txt 复制 from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table from sqlalchemy.orm...
你可以定义一个通用的result_to_dict函数,将SQLAlchemy的查询结果转换为字典。 python from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table from sqlalchemy.orm import sessionmaker def result_to_dict(result): if isinstance(result, list): return [result_to_dict(row) for row in result] elif hasattr...
执行原生SQL结果转化成dict result = db.session.execute("select field1,field2 from table") cursor = result.cursor result_dict = [dict(zip([field[0].lower()forfieldincursor.description], d))fordincursor.fetchall()]
1db.session.query(User.UserID,User.UserName).filter().all() 其返回result对象的列表,这两种情况下,对象的属性不同,导致很多情况下只能适应一种返回。今天趁闲着没事,把两种情况的查询结果转dict作了一下整理,封装为一个queryToDict函数,并同时支持all()返回的列表和first()返回的单个对象结果: 1 2 3 4 ...
我希望将查询结果转换为如下所示的字典列表: result_dict = [{'category': 'failure', 'week': '1209', 'stat': 'tdc_ok', 'severityDuecritic'}, {'category': 'failure', 'week': '1210', 'stat' 浏览6提问于2013-07-18得票数 13 回答已采纳 ...
可以使用Map器的relationships属性。代码选择取决于您希望如何Map数据以及关系的外观。如果你有很多递归关系...
_dict[column.name] = getattr(r, column.name) return _dict query_result=Session.query(User).filter_by(user_age=18) for data in query_result: print(orm_result_to_dict(data)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
可以使用Map器的relationships属性。代码选择取决于您希望如何Map数据以及关系的外观。如果你有很多递归关系...
for result in results: print(to_dict(result)) """ 传入参数 :param 这里传入两个参数 :account_id , :amount sql 要通过 text 包装一下, 这样就可以 通过 session 对象 的 execute 方法,向数据库里面查询,写入数据了。 注意参数是一个字典, key 就是 sql 中定义的参数 ...
result.append(result_row) else: return None return result #记录条数 def get_count(sql, params={}, bind=None): return int(fetch_to_dict(sql, params, fecth='one', bind=bind).get('count')) # 分页 def fetch_to_dict_pagetion(sql, params={}, page=1, page_size=15, bind=None): ...