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Code  ›  如何将SqlAlchemy结果序列化为JSON？
序列化 sqlalchemy
https://www.qiniu.com/qfans/qnso-5022066
阳光的蚂蚁
11 月前
七牛云社区 牛问答 如何将SqlAlchemy结果序列化为JSON？

如何将SqlAlchemy结果序列化为JSON？

266 人关注

Django有一些很好的自动序列化功能，将从数据库返回的ORM模型序列化为JSON格式。

如何将SQLAlchemy查询结果序列化为JSON格式？

I tried jsonpickle.encode but it encodes query object itself. I tried json.dumps(items) but it returns 

TypeError: <Product('3', 'some name', 'some desc')> is not JSON serializable

将SQLAlchemy ORM对象序列化为JSON/XML真的这么难吗？难道没有任何默认的序列化器吗？现在对ORM查询结果进行序列化是很常见的工作。


我需要的只是返回SQLAlchemy查询结果的JSON或XML数据表示。


需要将SQLAlchemy对象的查询结果以JSON/XML格式用于javascript数据鸟（JQGrid）。http://www.trirand.com/blog/)
4 个评论
octaedro ：
这是一个对我有用的变通办法。 enter link description here
kolypto ：
我必须警告你，序列化许多sqlalchemy模型（比如一个列表）会非常慢。如果你关心性能，请选择字典代替。
bgth ：
stackoverflow.com/a/58660606/2782670
sahasrara62 ：
在表模型上创建一个包装器，并在其中定义to_dict方法，写入你想序列化的coloumn数据，并使用这个包装器从数据库中获取数据。
python
json
sqlalchemy
Zelid
Zelid
发布于 2011-02-17
30 个回答
charlax
charlax
发布于 2021-09-27
已采纳
0 人赞同

你可以直接把你的对象作为一个字典输出。 

class User:
   def as_dict(self):
       return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}

然后你用User.as_dict()来序列化你的对象。


如同在将sqlalchemy行对象转换为python dict
Asken ：
@charlax, 我是如何修复一个DateTime的？通过使用这个，当我做json.dumps时，我得到'datetime.datetime(2013, 3, 22, 16, 50, 11)不是JSON可序列化的'。
charlax ：
这是由 JSONEncoder 对象负责的。你可以对它进行子类化，为一些对象定义你自己的编码器，包括日期时间。请注意，例如， Flask ，支持开箱即用的JSON编码日期时间（最新版本）。
FredL ：
如果你使用sqlalchemy的 "声明 "方法，你可以在一个自定义的Base类中添加类似的东西--这是很方便的，因为你可以在你拥有的任何ORM对象上调用my_orm_object.toDict() 。同样，你可以定义一个.toJSON()方法，使用你的toDict方法和一个自定义编码器来处理日期、blobs等。
Shoham ：
来支持日期时间。【替换代码0
Christian Garbin ：
对于Python 3的用户，@Shoham的回答需要做一个小小的改动。【替换代码0
Sasha B
Sasha B
发布于 2021-09-27
0 人赞同

A flat implementation

You could use something like this: 

from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta
class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
            # an SQLAlchemy class
            fields = {}
            for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                data = obj.__getattribute__(field)
                    json.dumps(data) # this will fail on non-encodable values, like other classes
                    fields[field] = data
                except TypeError:
                    fields[field] = None
            # a json-encodable dict
            return fields
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后使用转换为JSON。


c = YourAlchemyClass()
print json.dumps(c, cls=AlchemyEncoder)

它将忽略不可编码的字段（将其设置为 "无"）。


它不会自动扩展关系（因为这可能导致自我引用，并永远循环）。


A recursive, non-circular implementation


然而，如果你宁愿永远循环，你可以使用。


from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta
def new_alchemy_encoder():
    _visited_objs = []
    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, obj):
            if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
                # don't re-visit self
                if obj in _visited_objs:
                    return None
                _visited_objs.append(obj)
                # an SQLAlchemy class
                fields = {}
                for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                    fields[field] = obj.__getattribute__(field)
                # a json-encodable dict
                return fields
            return json.JSONEncoder.default(self, obj)
    return AlchemyEncoder

然后用以下方式对对象进行编码。


print json.dumps(e, cls=new_alchemy_encoder(), check_circular=False)

这将编码所有的孩子，以及他们所有的孩子，以及他们所有的孩子......基本上，有可能对你的整个数据库进行编码。当它达到之前编码的东西时，它将把它编码为 "无"。


A recursive, possibly-circular, selective implementation


另一个选择，可能是更好的选择，就是能够指定你想扩展的字段。


def new_alchemy_encoder(revisit_self = False, fields_to_expand = []):
    _visited_objs = []
    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, obj):
            if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
                # don't re-visit self
                if revisit_self:
                    if obj in _visited_objs:
                        return None
                    _visited_objs.append(obj)
                # go through each field in this SQLalchemy class
                fields = {}
                for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                    val = obj.__getattribute__(field)
                    # is this field another SQLalchemy object, or a list of SQLalchemy objects?
                    if isinstance(val.__class__, DeclarativeMeta) or (isinstance(val, list) and len(val) > 0 and isinstance(val[0].__class__, DeclarativeMeta)):
                        # unless we're expanding this field, stop here
                        if field not in fields_to_expand:
                            # not expanding this field: set it to None and continue
                            fields[field] = None
                            continue
                    fields[field] = val
                # a json-encodable dict
                return fields
            return json.JSONEncoder.default(self, obj)
    return AlchemyEncoder

你现在可以用以下方式调用它。


print json.dumps(e, cls=new_alchemy_encoder(False, ['parents']), check_circular=False)

例如，为了只扩展名为 "父母 "的SQLAlchemy字段。
Ben Kilah ：
这是一个很好的回应，然而我得到一个 "无法编码 "BaseQuery"，每当它遇到一个非平面方法的关系，有什么想法？
Chrispy ：
@SashaB 针对关系重复的情况进行更细化的定位如何？例如，如果我有 online_order 和 address ，都与 user 有关系，但 online_order 也与 address 有关系。如果我想把所有这些都序列化，我就必须把 address 包括在 fields_to_expand 中，但是我不想重复序列化 address ，因为它与 user 和 online_order 都有关系。
Pakman ：
@BenKilah 让我猜猜，你使用的是Flask-SqlAlchemy，你的模型是继承自db.Model，而不是Base。如果是这样的话，请修改 for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']: ，使其成为 for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata' and not x.startswith('query')]: 。请记住，这个解决方案将阻止你拥有一个名为 "查询 "的属性/关系。
user4985526 ：
和我一样的方式，但要复杂得多。 stackoverflow.com/questions/7102754/...
n0nSmoker ：
你可以使用我的解决方案 github.com/n0nSmoker/SQLAlchemy-serializer
tom
tom
发布于 2021-09-27
0 人赞同

Python 3.7+ and Flask 1.1+ can use the built-in dataclasses package 

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()

现在/users/路线将返回一个用户列表。

  {"email": "user1@gmail.com", "id": 1},
  {"email": "user2@gmail.com", "id": 2}

Auto-serialize related models


@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

The response from jsonify(account) would be this.

   "id":1,
   "users":[  
         "email":"user1@gmail.com",
         "id":1
         "email":"user2@gmail.com",
         "id":2

Overwrite the default JSON Encoder


from flask.json import JSONEncoder
class CustomJSONEncoder(JSONEncoder):
  "Add support for serializing timedeltas"
  def default(o):
    if type(o) == datetime.timedelta:
      return str(o)
    elif type(o) == datetime.datetime:
      return o.isoformat()
    else:
      return super().default(o)
app.json_encoder = CustomJSONEncoder
Ender2050 ：
这看起来是一种正确的简单。它也适用于反序列化吗？
Ambroise Rabier ：
注意， id: int = Column 可以工作，但 id = Column 不行，看起来你必须为json声明静态类型来序列化字段，否则你会得到一个空的 {} 对象。
Nick Dat Le ：
这对我来说很有效，为什么这不是公认的答案呢？我已经在app_context上玩了好几个小时，想让它在Flask-Marshmallow上工作。
AleksandrH ：
对我来说也是有效的。注意，如果你是在Python 3.6上，你会想直接安装这个包。 pipenv install dataclasses 。然后就可以正常工作了。
jrc ：
为了让Pylance高兴，我不得不使用 cast() ，例如 id: int = cast(int, Column(Integer)) 。
Nick Perkins
Nick Perkins
发布于 2021-09-27
0 人赞同

你可以像这样把RowProxy转换为一个dict。 

 d = dict(row.items())

然后将其序列化为JSON（你必须为像datetime这样的值指定一个编码器）。
如果你只想要一条记录（而不是一个完整的相关记录的层次结构），这并不难。


json.dumps([(dict(row.items())) for row in rs])
JZ. ：
这对我使用db.engine.connect()作为con的自定义sql查询有效：rs = con.execute(sql)。
Sundeep ：
这要简单得多，而且可行。这个答案和公认的答案有什么区别？
Yasir Hantoush
Yasir Hantoush
发布于 2021-09-27
0 人赞同

I recommend using 棉花糖 .它允许你创建序列化器来表示你的模型实例，支持关系和嵌套对象。

下面是他们文档中的一个截然不同的例子。以ORM模型为例， Author 。 

class Author(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    first = db.Column(db.String(80))
    last = db.Column(db.String(80))

A 棉花糖 schema for that class is constructed like this:


class AuthorSchema(Schema):
    id = fields.Int(dump_only=True)
    first = fields.Str()
    last = fields.Str()
    formatted_name = fields.Method("format_name", dump_only=True)
    def format_name(self, author):
        return "{}, {}".format(author.last, author.first)

...并像这样使用。


author_schema = AuthorSchema()
author_schema.dump(Author.query.first())

...将产生这样的输出。

        "first": "Tim",
        "formatted_name": "Peters, Tim",
        "id": 1,
        "last": "Peters"

请看他们的全部Flask-SQLAlchemy实例.


A library called marshmallow-sqlalchemy specifically integrates SQLAlchemy and 棉花糖. In that library, the schema for the Author model described above looks like this:


class AuthorSchema(ModelSchema):
    class Meta:
        model = Author

该集成允许从SQLAlchemy Column类型中推断出字段类型。


棉花糖-sqlalchemy here.
Foo L ：
我还发现 marshmallow-sqlalchemy.readthedocs.io/en/latest 这简化了模式的生成
phico
phico
发布于 2021-09-27
0 人赞同

你可以使用SqlAlchemy的自省，就像这样。 

mysql = SQLAlchemy()
from sqlalchemy import inspect
class Contacts(mysql.Model):  
    __tablename__ = 'CONTACTS'
    id = mysql.Column(mysql.Integer, primary_key=True)
    first_name = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    last_name = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    phone = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    email = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    street = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    zip_code = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    city = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    def toDict(self):
        return { c.key: getattr(self, c.key) for c in inspect(self).mapper.column_attrs }
@app.route('/contacts',methods=['GET'])
def getContacts():
    contacts = Contacts.query.all()
    contactsArr = []
    for contact in contacts:
        contactsArr.append(contact.toDict()) 
    return jsonify(contactsArr)
@app.route('/contacts/<int:id>',methods=['GET'])
def getContact(id):
    contact = Contacts.query.get(id)
    return jsonify(contact.toDict())

从这里的答案中得到启发:
    将sqlalchemy行对象转换为python dict
Bill Gale ：
就最小的解决方案而言，我将上面的toDict()与tom的CustomJSONEncoder（注意略作修改）结合起来，将日期转换成ISO格式。 啊，堆栈溢出的力量!
mattyb ：
^^ 完全同意上面的说法!如此简约而优雅。令人难以置信的工作!
kamasuPaul ：
我在这段代码中找到了神奇的成分 contact.toDict() 。
kolypto
kolypto
发布于 2021-09-27
0 人赞同

Flask-JsonTools 包有一个实现 编码：JsonSerializableBase 你的模型的基类。

使用方法。 

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from flask.ext.jsontools import JsonSerializableBase
Base = declarative_base(cls=(JsonSerializableBase,))
class User(Base):

现在User模型神奇地可序列化了。


如果你的框架不是Flask，你可以只用获取代码
Steve Bennett ：
这只解决了一半的问题，因为它只序列化了一条记录。如何将整个查询结果序列化？
Tjorriemorrie ：
@SteveBennett use the jsontools' jsonapi 来对响应进行编码。这将自动对返回对象进行编码
Matej ：
I have a very simple sqlalchemy model, and I'm getting: TypeError: <ORM.State object at 0x03577A50> is not JSON serializable
Matej ：
通过在我的模型对象上明确调用__json__()，最终成功了： return my_object.__json__()
Adarsh Madrecha ：
该库不能用于Flask 1.0及以上版本，因为Flask 1.0中不再支持 import flask.ext.whatever 。
Tjorriemorrie
Tjorriemorrie
发布于 2021-09-27
0 人赞同

出于安全考虑，你不应该返回模型的所有字段。我更喜欢有选择地选择它们。

Flask的json编码现在支持UUID、datetime和关系（并为flask_sqlalchemy添加了 query 和 query_class db.Model 类）。我已经更新了编码器，如下。

app/json_encoder.py 

    from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta
    from flask import json
    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, o):
            if isinstance(o.__class__, DeclarativeMeta):
                data = {}
                fields = o.__json__() if hasattr(o, '__json__') else dir(o)
                for field in [f for f in fields if not f.startswith('_') and f not in ['metadata', 'query', 'query_class']]:
                    value = o.__getattribute__(field)
                        json.dumps(value)
                        data[field] = value
                    except TypeError:
                        data[field] = None
                return data
            return json.JSONEncoder.default(self, o)
  
app/__init__.py


# json encoding
from app.json_encoder import AlchemyEncoder
app.json_encoder = AlchemyEncoder

有了这个，我可以选择性地添加一个__json__属性，返回我希望编码的字段列表。

  
app/models.py


class Queue(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    song_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('song.id'), unique=True, nullable=False)
    song = db.relationship('Song', lazy='joined')
    type = db.Column(db.String(20), server_default=u'audio/mpeg')
    src = db.Column(db.String(255), nullable=False)
    created_at = db.Column(db.DateTime, server_default=db.func.now())
    updated_at = db.Column(db.DateTime, server_default=db.func.now(), onupdate=db.func.now())
    def __init__(self, song):
        self.song = song
        self.src = song.full_path
    def __json__(self):
        return ['song', 'src', 'type', 'created_at']

我把@jsonapi添加到我的视图中，返回结果列表，然后我的输出如下。

    "created_at": "Thu, 23 Jul 2015 11:36:53 GMT",
    "song": 
            "full_path": "/static/music/Audioslave/Audioslave [2002]/1 Cochise.mp3",
            "id": 2,
            "path_name": "Audioslave/Audioslave [2002]/1 Cochise.mp3"
    "src": "/static/music/Audioslave/Audioslave [2002]/1 Cochise.mp3",
    "type": "audio/mpeg"
juanitogan ：
很好！很好再一次证明，有时你不需要为每一个愚蠢的小任务提供一个庞大的包，学习DSL可能比用 "硬 "方法做更难。在来到这里之前，我看了很多很多JSON和REST包。的确，这仍然需要一个包。 语法 (to add @jsonapi to @app.route in views.py 等），但我喜欢它的简单性。我认为Flask添加了datetime而没有添加date，这很便宜，所以我自己把它添加到了 json_encoder.py : value=... ^ if isinstance(value, date): ^ data[field] = datetime.combine(value, time.min).isoformat() ^ else: ^ try:...
Patrick Mutuku
Patrick Mutuku
发布于 2021-09-27
0 人赞同

一个更详细的解释。 在你的模型中，添加。 

def as_dict(self):
       return {c.name: str(getattr(self, c.name)) for c in self.__table__.columns}

替换代码1】是针对Python 3的，所以如果使用Python 2，请使用unicode()。它应该有助于反序列化日期。如果不处理这些问题，你可以把它删除。


现在你可以像这样查询数据库


some_result = User.query.filter_by(id=current_user.id).first().as_dict()

First()是需要的，以避免奇怪的错误。as_dict()现在将对结果进行反序列化。在反序列化之后，就可以把它变成json了


jsonify(some_result)
Chris Modzelewski
Chris Modzelewski
发布于 2021-09-27
0 人赞同

虽然最初的问题可以追溯到一段时间前，但这里的答案（以及我自己的经验）表明，这是一个非难事，有很多不同的方法，其复杂性各不相同，有不同的取舍。

这就是为什么我建立了 ǞǞǞǞ 该库扩展了SQLAlchemy的声明式ORM，提供可配置的序列化/反序列化支持，你可能想看看。

该图书馆支持。

  • 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

    Hope this helps!

    Артем Федоров
    Артем Федоров
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    自定义序列化和反序列化。

    "from_json" (类方法）基于json数据建立一个Model对象。

    "反序列化" 可以只在实例上调用，并将json的所有数据合并到Model实例中。

    "序列化" - 递归序列化

    __write_only__ 属性需要用来定义只写属性（例如 "password_hash"）。 

    class Serializable(object):
    __exclude__ = ('id',)
    __include__ = ()
    __write_only__ = ()
    @classmethod
    def from_json(cls, json, selfObj=None):
        if selfObj is None:
            self = cls()
        else:
            self = selfObj
        exclude = (cls.__exclude__ or ()) + Serializable.__exclude__
        include = cls.__include__ or ()
        if json:
            for prop, value in json.iteritems():
                # ignore all non user data, e.g. only
                if (not (prop in exclude) | (prop in include)) and isinstance(
                        getattr(cls, prop, None), QueryableAttribute):
                    setattr(self, prop, value)
        return self
    def deserialize(self, json):
        if not json:
            return None
        return self.__class__.from_json(json, selfObj=self)
    @classmethod
    def serialize_list(cls, object_list=[]):
        output = []
        for li in object_list:
            if isinstance(li, Serializable):
                output.append(li.serialize())
            else:
                output.append(li)
        return output
    def serialize(self, **kwargs):
        # init write only props
        if len(getattr(self.__class__, '__write_only__', ())) == 0:
            self.__class__.__write_only__ = ()
        dictionary = {}
        expand = kwargs.get('expand', ()) or ()
        prop = 'props'
        if expand:
            # expand all the fields
            for key in expand:
                getattr(self, key)
        iterable = self.__dict__.items()
        is_custom_property_set = False
        # include only properties passed as parameter
        if (prop in kwargs) and (kwargs.get(prop, None) is not None):
            is_custom_property_set = True
            iterable = kwargs.get(prop, None)
        # loop trough all accessible properties
        for key in iterable:
            accessor = key
            if isinstance(key, tuple):
                accessor = key[0]
            if not (accessor in self.__class__.__write_only__) and not accessor.startswith('_'):
                # force select from db to be able get relationships
                if is_custom_property_set:
                    getattr(self, accessor, None)
                if isinstance(self.__dict__.get(accessor), list):
                    dictionary[accessor] = self.__class__.serialize_list(object_list=self.__dict__.get(accessor))
                # check if those properties are read only
                elif isinstance(self.__dict__.get(accessor), Serializable):
                    dictionary[accessor] = self.__dict__.get(accessor).serialize()
                else:
                    dictionary[accessor] = self.__dict__.get(accessor)
        return dictionary
    chribsen
    chribsen
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    Use the 内置的串行器 在SQLAlchemy中。 

    from sqlalchemy.ext.serializer import loads, dumps
obj = MyAlchemyObject()
# serialize object
serialized_obj = dumps(obj)
# deserialize object
obj = loads(serialized_obj)

    如果你要在会话之间转移对象，记得用session.expunge(obj)将对象从当前会话中分离出来。
要再次连接它，只需做session.add(obj)。
    blakev ：
    Nifty, but does not convert to JSON.
    chribsen ：
    对于JSON "序列化"，请查看marshmallow-sqlalchemy . Definitely the best solution when you're exposing objects to clients. marshmallow-sqlalchemy.readthedocs.io
    thomasd ：
    串行器模块只适合于查询结构。它不需要用于：用户定义的类的实例。这些实例在典型情况下不包含对引擎、会话或表达式结构的引用，可以直接进行序列化。
    tahoe
    tahoe
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    这里有一个解决方案，可以让你选择你想包括在你的输出中的关系，只要你想深入。 注意：这是一个完整的重写，以口令/字符串为参数，而不是以列表为参数，修正了一些东西。 

    def deep_dict(self, relations={}):
    """Output a dict of an SA object recursing as deep as you want.
    Takes one argument, relations which is a dictionary of relations we'd
    like to pull out. The relations dict items can be a single relation
    name or deeper relation names connected by sub dicts
    Example:
        Say we have a Person object with a family relationship
            person.deep_dict(relations={'family':None})
        Say the family object has homes as a relation then we can do
            person.deep_dict(relations={'family':{'homes':None}})
            person.deep_dict(relations={'family':'homes'})
        Say homes has a relation like rooms you can do
            person.deep_dict(relations={'family':{'homes':'rooms'}})
            and so on...
    mydict =  dict((c, str(a)) for c, a in
                    self.__dict__.items() if c != '_sa_instance_state')
    if not relations:
        # just return ourselves
        return mydict
    # otherwise we need to go deeper
    if not isinstance(relations, dict) and not isinstance(relations, str):
        raise Exception("relations should be a dict, it is of type {}".format(type(relations)))
    # got here so check and handle if we were passed a dict
    if isinstance(relations, dict):
        # we were passed deeper info
        for left, right in relations.items():
            myrel = getattr(self, left)
            if isinstance(myrel, list):
                mydict[left] = [rel.deep_dict(relations=right) for rel in myrel]
            else:
                mydict[left] = myrel.deep_dict(relations=right)
    # if we get here check and handle if we were passed a string
    elif isinstance(relations, str):
        # passed a single item
        myrel = getattr(self, relations)
        left = relations
        if isinstance(myrel, list):
            mydict[left] = [rel.deep_dict(relations=None)
                                 for rel in myrel]
        else:
            mydict[left] = myrel.deep_dict(relations=None)
    return mydict

    因此，对于一个使用人/家庭/房屋/房间的例子......把它变成json，你需要的是
    

    json.dumps(person.deep_dict(relations={'family':{'homes':'rooms'}}))
    tahoe ：
    我认为把这个放在你的基类中就可以了，这样所有的对象都会有这个。我将把json编码留给你......
    tahoe ：
    注意，这个版本会得到所有的列表关系，所以要谨慎地提供有大量项目的关系...
    邢烽朔
    邢烽朔
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同 
    step1:
class CNAME:
   def as_dict(self):
       return {item.name: getattr(self, item.name) for item in self.__table__.columns}
step2:
list = []
for data in session.query(CNAME).all():
    list.append(data.as_dict())
step3:
return jsonify(list)
    Chris ：
    没有任何解释的代码转储很少有帮助。Stack Overflow是关于学习的，而不是提供盲目复制和粘贴的片段。请注意 edit 你的问题，并解释它是如何比OP提供的更好地工作的。
    Toby
    Toby
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    尽管这是个老帖子，也许我没有回答上面的问题，但我想谈谈我的序列化，至少它对我是有效的。

    我使用FastAPI、SqlAlchemy和MySQL，但我不使用ORM模型。 

    # from sqlalchemy import create_engine
# from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# engine = create_engine(config.SQLALCHEMY_DATABASE_URL, pool_pre_ping=True)
# SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

    序列化代码
    
import decimal
import datetime
def alchemy_encoder(obj):
    """JSON encoder function for SQLAlchemy special classes."""
    if isinstance(obj, datetime.date):
        return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    elif isinstance(obj, decimal.Decimal):
        return float(obj)
import json
from sqlalchemy import text
# db is SessionLocal() object 
app_sql = 'SELECT * FROM app_info ORDER BY app_id LIMIT :page,:page_size'
# The next two are the parameters passed in
page = 1
page_size = 10
# execute sql and return a <class 'sqlalchemy.engine.result.ResultProxy'> object
app_list = db.execute(text(app_sql), {'page': page, 'page_size': page_size})
# serialize
res = json.loads(json.dumps([dict(r) for r in app_list], default=alchemy_encoder))

    如果它不起作用，请忽略我的答案。我指的是这里
    

    https://codeandlife.com/2014/12/07/sqlalchemy-results-to-json-the-easy-way/
    vishal
    vishal
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    安装simplejson由 pip install simplejson 并创建一个类 

    class Serialise(object):
    def _asdict(self):
        Serialization logic for converting entities using flask's jsonify
        :return: An ordered dictionary
        :rtype: :class:`collections.OrderedDict`
        result = OrderedDict()
        # Get the columns
        for key in self.__mapper__.c.keys():
            if isinstance(getattr(self, key), datetime):
                result["x"] = getattr(self, key).timestamp() * 1000
                result["timestamp"] = result["x"]
            else:
                result[key] = getattr(self, key)
        return result

    并将这个类继承给每一个ORM类，这样这个_asdict函数就会被注册到每一个ORM类中，然后就会出现。
并在任何地方使用jsonify
    Keith
    Keith
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    这不是那么简单的事。我写了一些代码来做这件事。我还在研究它，它使用MochiKit框架。它基本上使用一个代理和注册的JSON转换器在Python和Javascript之间翻译复合对象。

    数据库对象的浏览器端是 db.js 它需要基本的Python代理源，在 proxy.js .

    在Python一侧有一个基地 proxy module . 然后最后是SqlAlchemy对象编码器在 webserver.py . 它也依赖于在 "中国 "中找到的元数据提取器。 models.py file.

    Zelid ：
    从第一眼看去相当复杂......我需要的是--以JSON/XML格式获取SQLAlchemy对象的查询结果，并将其用于javascript数据库（JQGrid trirand.com/blog )
    Keith ：
    有时问题比你第一眼看到的要复杂......这是处理作为外键返回的对象，并试图避免发生在深度嵌套关系中的无限递归。 然而，你也许可以写一些只返回基本类型的自定义查询，并直接用simplejson进行序列化。
    Zelid ：
    好吧，也许我真的会使用SQLAlchemy来查询数据，并将利用ORM的好处来执行保存/更新动作。
    hpatel826
    hpatel826
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同 
    def alc2json(row):
    return dict([(col, str(getattr(row,col))) for col in row.__table__.columns.keys()])

    我想我要用这个打一下代码高尔夫。
    

    参考：我正在使用自动化基地 since we have a separately designed schema according to business requirements. I just started using SQLAlchemy today but the documentation states that 自动化基地 is an extension to declarative_base which seems to be the typical paradigm in the SQLAlchemy ORM so I believe this should work.
    

    它不会因为以下的外键而变得花哨。Tjorriemorrie的解决方案，但它只是将列与值相匹配，并通过str()处理列值来处理Python类型。我们的值由Python datetime.time和decimal.Decimal类的结果组成，所以它能完成工作。
    

    希望这对任何路人有帮助!
    Rahul Shelke
    Rahul Shelke
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    我知道这是个很老的帖子。我采用了@SashaB给出的解决方案，并根据我的需要进行了修改。

    我在其中加入了以下内容。

  • Field ignore list: A list of fields to be ignored while serializing
  • Field replace list: A dictionary containing field names to be replaced by values while serializing.
  • Removed methods and BaseQuery getting serialized

    • 我的代码如下。 

    def alchemy_json_encoder(revisit_self = False, fields_to_expand = [], fields_to_ignore = [], fields_to_replace = {}):
   Serialize SQLAlchemy result into JSon
   :param revisit_self: True / False
   :param fields_to_expand: Fields which are to be expanded for including their children and all
   :param fields_to_ignore: Fields to be ignored while encoding
   :param fields_to_replace: Field keys to be replaced by values assigned in dictionary
   :return: Json serialized SQLAlchemy object
   _visited_objs = []
   class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
      def default(self, obj):
        if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
            # don't re-visit self
            if revisit_self:
                if obj in _visited_objs:
                    return None
                _visited_objs.append(obj)
            # go through each field in this SQLalchemy class
            fields = {}
            for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata' and x not in fields_to_ignore]:
                val = obj.__getattribute__(field)
                # is this field method defination, or an SQLalchemy object
                if not hasattr(val, "__call__") and not isinstance(val, BaseQuery):
                    field_name = fields_to_replace[field] if field in fields_to_replace else field
                    # is this field another SQLalchemy object, or a list of SQLalchemy objects?
                    if isinstance(val.__class__, DeclarativeMeta) or \
                            (isinstance(val, list) and len(val) > 0 and isinstance(val[0].__class__, DeclarativeMeta)):
                        # unless we're expanding this field, stop here
                        if field not in fields_to_expand:
                            # not expanding this field: set it to None and continue
                            fields[field_name] = None
                            continue
                    fields[field_name] = val
            # a json-encodable dict
            return fields
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)
   return AlchemyEncoder

    Hope it helps someone!
    belvederef
    belvederef
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    在Flask下，这可以工作并处理数据时间字段，将一个类型为
    'time': datetime.datetime(2018, 3, 22, 15, 40) into
    "time": "2018-03-22 15:40:00" : 

    obj = {c.name: str(getattr(self, c.name)) for c in self.__table__.columns}
# This to get the JSON body
return json.dumps(obj)
# Or this to get a response object
return jsonify(obj)
    Chirag Vora
    Chirag Vora
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    以下代码将把sqlalchemy结果序列化为json。 

    import json
from collections import OrderedDict
def asdict(self):
    result = OrderedDict()
    for key in self.__mapper__.c.keys():
        if getattr(self, key) is not None:
            result[key] = str(getattr(self, key))
        else:
            result[key] = getattr(self, key)
    return result
def to_array(all_vendors):
    v = [ ven.asdict() for ven in all_vendors ]
    return json.dumps(v) 

    呼唤乐趣。
    

    def all_products():
    all_products = Products.query.all()
    return to_array(all_products)
    vineet agarwal
    vineet agarwal
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    AlchemyEncoder非常好，但有时在处理十进制数值时失败。这里有一个改进的编码器，解决了小数点的问题------。 

    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
# To serialize SQLalchemy objects 
def default(self, obj):
    if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
        model_fields = {}
        for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
            data = obj.__getattribute__(field)
            print data
                json.dumps(data)  # this will fail on non-encodable values, like other classes
                model_fields[field] = data
            except TypeError:
                model_fields[field] = None
        return model_fields
    if isinstance(obj, Decimal):
        return float(obj)
    return json.JSONEncoder.default(self, obj)
    chandler9
    chandler9
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    当使用sqlalchemy连接到数据库时，我这是一个简单的解决方案，可以高度配置。使用pandas。 

    import pandas as pd
import sqlalchemy
#sqlalchemy engine configuration
engine = sqlalchemy.create_engine....
def my_function():
  #read in from sql directly into a pandas dataframe
  #check the pandas documentation for additional config options
  sql_DF = pd.read_sql_table("table_name", con=engine)
  # "orient" is optional here but allows you to specify the json formatting you require
  sql_json = sql_DF.to_json(orient="index")
  return sql_json
    Rasmus Groth
    Rasmus Groth
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    (对 萨沙B的 真正优秀的答案)

    这特别是将日期时间对象转换为字符串，在原答案中会被转换为 None 。 

    # Standard library imports
from datetime import datetime
import json
# 3rd party imports
from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta
class JsonEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
            dict = {}
            # Remove invalid fields and just get the column attributes
            columns = [x for x in dir(obj) if not x.startswith("_") and x != "metadata"]
            for column in columns:
                value = obj.__getattribute__(column)
                    json.dumps(value)
                    dict[column] = value
                except TypeError:
                    if isinstance(value, datetime):
                        dict[column] = value.__str__()
                    else:
                        dict[column] = None
            return dict
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同 
    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

    SqlToDict(data).to_dict()
    RobotHumans
    RobotHumans
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    内置的序列化器因utf-8无法解码某些输入的无效起始字节而窒息。 相反，我采用了。 

    def row_to_dict(row):
    temp = row.__dict__
    temp.pop('_sa_instance_state', None)
    return temp
def rows_to_list(rows):
    ret_rows = []
    for row in rows:
        ret_rows.append(row_to_dict(row))
    return ret_rows
@website_blueprint.route('/api/v1/some/endpoint', methods=['GET'])
def some_api():
    /some_endpoint
    rows = rows_to_list(SomeModel.query.all())
    response = app.response_class(
        response=jsonplus.dumps(rows),
        status=200,
        mimetype='application/json'
    return response
    Andrex
    Andrex
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    也许你可以使用这样的一个类 

    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!

    有了这个，所有对象都有to_dict的方法。
    jmunsch
    jmunsch
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    在使用一些原始的sql和未定义的对象时，使用 cursor.description 似乎可以得到我所要的东西。 

    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)
    KungFuLucky7
    KungFuLucky7
    发布于 2021-09-27
    0 人赞同

    这是一个 JSONEncoder 的版本，保留了模型的列序，只保留递归定义的列和关系字段。它还可以格式化大多数JSON不可序列化的类型。 

    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)
    Zaffer
    Zaffer
    发布于 2021-09-27
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    我已经成功地使用了这个包。 https://github.com/n0nSmoker/SQLAlchemy-serializer

    你可以直接在模型上这样做。 

    from sqlalchemy_serializer import SerializerMixin
class SomeModel(db.Model, SerializerMixin):

    它增加了to_dict，是完全递归的。
    

    item = SomeModel.query.filter(...).one()
     
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