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

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

其他回答

下面的代码将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) 

叫有趣,

def all_products():
    all_products = Products.query.all()
    return to_array(all_products)
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

例如:

SqlToDict(data).to_dict()

这并不是那么简单。我写了一些代码来做这件事。我还在开发中,它使用了MochiKit框架。它基本上使用代理和注册的JSON转换器在Python和Javascript之间转换复合对象。

数据库对象的浏览器端是db.js 它需要proxy.js中的基本Python代理源代码。

在Python方面,有基本代理模块。 最后是webserver.py中的SqlAlchemy对象编码器。 它还依赖于models.py文件中的元数据提取器。

我建议用棉花糖。它允许您创建序列化器来表示支持关系和嵌套对象的模型实例。

以下是他们文档中的一个删节的例子。以ORM模型为例,作者:

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

该类的棉花糖模式是这样构造的:

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())

...会产生这样的输出:

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

看看他们完整的Flask-SQLAlchemy示例。

一个名为marshmlow - SQLAlchemy的库专门集成了SQLAlchemy和marshmallow。在这个库中,上面描述的Author模型的模式如下所示:

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

该集成允许从SQLAlchemy Column类型推断字段类型。

marshmallow-sqlalchemy这里。

Flask-JsonTools包为您的模型提供了JsonSerializableBase基类的实现。

用法:

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from flask.ext.jsontools import JsonSerializableBase

Base = declarative_base(cls=(JsonSerializableBase,))

class User(Base):
    #...

现在User模型可以神奇地序列化了。

如果你的框架不是Flask,你可以抓取代码