两种方式:

1.

for row in session.execute(session.query(User).statement):
    print(dict(row))

2.

selected_columns = User.__table__.columns
rows = session.query(User).with_entities(*selected_columns).all()
for row in rows :
    print(row._asdict())

@zzzeek在评论中写道:

注意，这是现代版本的正确答案 SQLAlchemy，假设“row”是核心行对象，而不是orm映射对象 实例。

for row in resultproxy:
    row_as_dict = row._mapping  # SQLAlchemy 1.4 and greater
    # row_as_dict = dict(row)  # SQLAlchemy 1.3 and earlier

行背景。_mapping, SQLAlchemy 1.4新增:https://docs.sqlalchemy.org/en/stable/core/connections.html#sqlalchemy.engine.Row._mapping

Python 3.6.8 +

内置str()方法自动转换datetime。Datetime对象到iso-8806-1。

print(json.dumps([dict(row.items()) for row in rows], default=str, indent="  "))

注意:默认的func只会应用于有错误的值，所以int和float值不会被转换…除非出现错误:)。

有了这段代码，您还可以添加到您的查询“过滤器”或“连接”，这工作!

query = session.query(User)
def query_to_dict(query):
        def _create_dict(r):
            return {c.get('name'): getattr(r, c.get('name')) for c in query.column_descriptions}

    return [_create_dict(r) for r in query]

我对马可·马里亚尼(Marco Mariani)的回答有一个变体，以装饰者的身份表达。主要的区别是它将处理实体列表，以及安全地忽略一些其他类型的返回值(这在使用mock编写测试时非常有用):

@decorator
def to_dict(f, *args, **kwargs):
  result = f(*args, **kwargs)
  if is_iterable(result) and not is_dict(result):
    return map(asdict, result)

  return asdict(result)

def asdict(obj):
  return dict((col.name, getattr(obj, col.name))
              for col in class_mapper(obj.__class__).mapped_table.c)

def is_dict(obj):
  return isinstance(obj, dict)

def is_iterable(obj):
  return True if getattr(obj, '__iter__', False) else False

老问题，但由于这是谷歌中“sqlalchemy row to dict”的第一个结果，它值得一个更好的答案。

SqlAlchemy返回的RowProxy对象具有items()方法: http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/connections.html#sqlalchemy.engine.RowProxy.items

它只是返回一个(key, value)元组列表。因此可以使用以下方法将行转换为dict:

在Python中<= 2.6:

rows = conn.execute(query)
list_of_dicts = [dict((key, value) for key, value in row.items()) for row in rows]

在Python中>= 2.7:

rows = conn.execute(query)
list_of_dicts = [{key: value for (key, value) in row.items()} for row in rows]