


Menyerikan Keputusan SQLAlchemy kepada JSON
Cabaran
Operasi pangkalan data selalunya melibatkan pengambilan data, dan merupakan amalan biasa untuk menukar hasil ini menjadi lebih mudah format, seperti JSON, untuk paparan atau manipulasi. Tugas ini boleh dilakukan dengan mudah menggunakan siri model ORM terbina dalam Django. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan SQLAlchemy tanpa ORM Django, persoalan timbul:
Bagaimanakah saya boleh menyirikan hasil pertanyaan SQLAlchemy kepada JSON?
Pilihan Pensirian
Pilihan 1: Kamus Tersuai Penukaran
Satu pendekatan ialah menukar objek SQLAlchemy secara manual kepada kamus, yang kemudiannya boleh disirikan kepada JSON menggunakan fungsi json.dumps() standard. Ini boleh dicapai dengan mentakrifkan kaedah as_dict() tersuai dalam kelas model anda:
class User: def as_dict(self): return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}
Untuk mensiri objek, cuma panggil User.as_dict().
Pilihan 2 : SQLAlchemy-JSON
Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan SQLAlchemy-JSON pakej, yang memudahkan proses bersiri dengan menyediakan JSONEncoder yang disesuaikan khusus untuk objek SQLAlchemy. Memasang pakej dan menetapkan pembolehubah persekitaran JSON_SQLALCHEMY kepada benar akan membolehkan objek SQLAlchemy disiri sebagai rentetan JSON:
from sqlalchemy import JSON from sqlalchemy.orm import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = "users" id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) data = Column(JSON) # Assume data is a JSON object # Enable SQLAlchemy-JSON serialization import os os.environ["JSON_SQLALCHEMY"] = "true"
Pilihan 3: Jenis Ditentukan Pengguna
Pilihan lain ialah untuk menentukan jenis tetapan pengguna tersuai (UDT) untuk mewakili data yang akan disiri. PostgreSQL menyokong jenis tersuai, membolehkan anda mentakrifkan objek yang boleh disimpan dan diambil secara terus sebagai JSON:
CREATE TYPE json_user AS (name text, data json);
Sebagai alternatif, anda boleh menggunakan pakej SQLAlchemy-UJSON untuk memudahkan pengendalian JSON UDT dalam SQLAlchemy.
Kesimpulan
Menyerikan SQLAlchemy hasil pertanyaan kepada JSON ialah tugas biasa dengan pelbagai penyelesaian yang berdaya maju. Pendekatan yang sesuai bergantung pada keperluan khusus anda dan sistem pangkalan data asas yang digunakan. Dengan memilih pilihan yang betul, anda boleh mencapai pertukaran data yang lancar dan memperoleh fleksibiliti dalam mengendalikan keputusan SQLAlchemy anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mensiri Keputusan Pertanyaan SQLAlchemy dengan Berkesan kepada JSON?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
