SQLalchemy には 2 つの戻り値の型があり、1 つは Model オブジェクト、もう 1 つは Query コレクション (一部のフィールドのクエリのみ) です。
これら 2 つの戻り結果については、すべて同じ型 sqlalchemy.orm.query.Query からのものです
そこで、Query に対応する処理を実行し、dict を返させます
class AlchemyJsonEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): # 判断是否是Query if isinstance(obj, Query): # 定义一个字典数组 fields = [] # 定义一个字典对象 record = {} # 检索结果集的行记录 for rec in obj.all(): # 检索记录中的成员 for field in [x for x in dir(rec) if # 过滤属性 not x.startswith('_') # 过滤掉方法属性 and hasattr(rec.__getattribute__(x), '__call__') == False # 过滤掉不需要的属性 and x != 'metadata']: data = rec.__getattribute__(field) try: record[field] = data except TypeError: record[field] = None fields.append(record) # 返回字典数组 return fields # 其他类型的数据按照默认的方式序列化成JSON return json.JSONEncoder.default(self, obj)
このようにシリアル化するときは、
json.dumps(result1, cls=AlchemyJsonEncoder)
を使用するだけで、結果セットのjsonシリアル化を実現できます。
以上がjsでのsqlalchemyの例を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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