Django可以很好地自动序列化从DB返回到JSON格式的ORM模型。
如何序列化SQLAlchemy查询结果为JSON格式?
我试过jsonpickle。编码，但它编码查询对象本身。 我尝试了json.dumps(items)，但它返回
TypeError: <Product('3', 'some name', 'some desc')> is not JSON serializable
将SQLAlchemy ORM对象序列化为JSON /XML真的那么难吗?它没有任何默认序列化器吗?现在序列化ORM查询结果是非常常见的任务。
我所需要的只是返回SQLAlchemy查询结果的JSON或XML数据表示。
需要在javascript datagird中使用JSON/XML格式的SQLAlchemy对象查询结果(JQGrid http://www.trirand.com/blog/)
当前回答
Python 3.7+和Flask 1.1+可以使用内置的数据类包
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()
/users/路由现在将返回一个用户列表。
[
{"email": "user1@gmail.com", "id": 1},
{"email": "user2@gmail.com", "id": 2}
]
自动序列化相关模型
@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
jsonify(account)的响应是这样的。
{
"id":1,
"users":[
{
"email":"user1@gmail.com",
"id":1
},
{
"email":"user2@gmail.com",
"id":2
}
]
}
覆盖默认的JSON编码器
from flask.json import JSONEncoder
class CustomJSONEncoder(JSONEncoder):
"Add support for serializing timedeltas"
def default(o):
if type(o) == datetime.timedelta:
return str(o)
if type(o) == datetime.datetime:
return o.isoformat()
return super().default(o)
app.json_encoder = CustomJSONEncoder
其他回答
安装simplejson by PIP安装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
并将这个类继承到每个orm类，这样这个_asdict函数就会注册到每个orm类，然后。 并在任何地方使用jsonify
Python 3.7+和Flask 1.1+可以使用内置的数据类包
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()
/users/路由现在将返回一个用户列表。
[
{"email": "user1@gmail.com", "id": 1},
{"email": "user2@gmail.com", "id": 2}
]
自动序列化相关模型
@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
jsonify(account)的响应是这样的。
{
"id":1,
"users":[
{
"email":"user1@gmail.com",
"id":1
},
{
"email":"user2@gmail.com",
"id":2
}
]
}
覆盖默认的JSON编码器
from flask.json import JSONEncoder
class CustomJSONEncoder(JSONEncoder):
"Add support for serializing timedeltas"
def default(o):
if type(o) == datetime.timedelta:
return str(o)
if type(o) == datetime.datetime:
return o.isoformat()
return super().default(o)
app.json_encoder = CustomJSONEncoder
我对使用(太多?)字典的看法:
def serialize(_query):
#d = dictionary written to per row
#D = dictionary d is written to each time, then reset
#Master = dictionary of dictionaries; the id Key (int, unique from database)
from D is used as the Key for the dictionary D entry in Master
Master = {}
D = {}
x = 0
for u in _query:
d = u.__dict__
D = {}
for n in d.keys():
if n != '_sa_instance_state':
D[n] = d[n]
x = d['id']
Master[x] = D
return Master
使用flask(包括jsonify)和flask_sqlalchemy将输出打印为JSON。
使用jsonify(serialize())调用该函数。
与我迄今为止尝试过的所有SQLAlchemy查询一起工作(运行SQLite3)
你可以像这样将RowProxy转换为dict:
d = dict(row.items())
然后将其序列化为JSON(必须为datetime值等指定编码器) 如果您只想要一条记录(而不是相关记录的完整层次结构)，这并不难。
json.dumps([(dict(row.items())) for row in rs])
如果你正在使用Flask并且只想快速查询:
def get_cats():
sql = text("select * from cat")
sql_params = {}
result = db.session.execute(sql, sql_params)
row_list = result.fetchall()
data = [dict(r) for r in row_list]
response = jsonify({
'data': [{
'categorias': data
}]
})
return response
