Django有一些很好的自动ORM模型从数据库返回到JSON格式的自动序列化。

如何将SQLAlchemy查询结果序列化为JSON格式？

我试过了，jsonpickle.encode但是它编码查询对象本身。我试过了json.dumps(items)但是回来了

TypeError: <Product('3', 'some name', 'some desc')> is not JSON serializable

将SQLAlchemy ORM对象序列化为JSON / XML真的很难吗？没有默认的序列化程序吗？如今，序列化ORM查询结果是非常常见的任务。

我需要的只是返回SQLAlchemy查询结果的JSON或XML数据表示形式。

javascript datagird（JQGrid http://www.trirand.com/blog/）中需要使用JSON / XML格式的SQLAlchemy对象查询结果

平面实施

您可以使用如下形式：

from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta

class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):

    def default(self, obj):
        if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
            # an SQLAlchemy class
            fields = {}
            for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                data = obj.__getattribute__(field)
                try:
                    json.dumps(data) # this will fail on non-encodable values, like other classes
                    fields[field] = data
                except TypeError:
                    fields[field] = None
            # a json-encodable dict
            return fields

        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后使用以下命令转换为JSON：

c = YourAlchemyClass()
print json.dumps(c, cls=AlchemyEncoder)

它将忽略不可编码的字段（将它们设置为“无”）。

它不会自动扩展关系（因为这可能导致自我引用，并永远循环）。

递归的非循环实现

但是，如果您希望永远循环，则可以使用：

from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta

def new_alchemy_encoder():
    _visited_objs = []

    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, obj):
            if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
                # don't re-visit self
                if obj in _visited_objs:
                    return None
                _visited_objs.append(obj)

                # an SQLAlchemy class
                fields = {}
                for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                    fields[field] = obj.__getattribute__(field)
                # a json-encodable dict
                return fields

            return json.JSONEncoder.default(self, obj)

    return AlchemyEncoder

然后使用以下代码编码对象：

print json.dumps(e, cls=new_alchemy_encoder(), check_circular=False)

这将对所有子项，所有子项以及所有子项进行编码。基本上，可能对整个数据库进行编码。当它到达之前已编码的内容时，会将其编码为“无”。

递归（可能是循环的）选择性实现

另一种可能更好的选择是能够指定要扩展的字段：

def new_alchemy_encoder(revisit_self = False, fields_to_expand = []):
    _visited_objs = []

    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, obj):
            if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
                # don't re-visit self
                if revisit_self:
                    if obj in _visited_objs:
                        return None
                    _visited_objs.append(obj)

                # go through each field in this SQLalchemy class
                fields = {}
                for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
                    val = obj.__getattribute__(field)

                    # is this field another SQLalchemy object, or a list of SQLalchemy objects?
                    if isinstance(val.__class__, DeclarativeMeta) or (isinstance(val, list) and len(val) > 0 and isinstance(val[0].__class__, DeclarativeMeta)):
                        # unless we're expanding this field, stop here
                        if field not in fields_to_expand:
                            # not expanding this field: set it to None and continue
                            fields[field] = None
                            continue

                    fields[field] = val
                # a json-encodable dict
                return fields

            return json.JSONEncoder.default(self, obj)

    return AlchemyEncoder

您现在可以通过以下方式调用它：

print json.dumps(e, cls=new_alchemy_encoder(False, ['parents']), check_circular=False)

例如，仅扩展名为“父母”的SQLAlchemy字段。

您可以将对象输出为字典：

class User:
   def as_dict(self):
       return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}

然后你用 User.as_dict()序列化对象。

如将sqlalchemy行对象转换为python dict中所述

您可以将RowProxy转换为这样的字典：

 d = dict(row.items())

然后将其序列化为JSON（您将必须为datetime值之类的东西指定编码器），如果您只想要一个记录（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])

我建议使用棉花糖。它允许您创建序列化器来表示模型实例，并支持关系和嵌套对象。

这是他们文档中的截断示例。采取ORM模型Author：

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

该类的棉花糖架构如下所示：

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())

...将产生如下输出：

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

看看他们完整的Flask-SQLAlchemy示例。

一个名为的库marshmallow-sqlalchemy专门集成了SQLAlchemy和棉花糖。在该库中，上述Author模型的架构如下所示：

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

集成允许从SQLAlchemy Column类型推断字段类型。

棉花糖-sqlalchemy在这里。

Python的3.7+和瓶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/现在，该路线将返回用户列表。

[
  {"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

来自的回应jsonify(account)就是这样。

{  
   "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)
    elif type(o) == datetime.datetime:
      return o.isoformat()
    else:
      return super().default(o)

app.json_encoder = CustomJSONEncoder      

烧瓶JsonTools包装具有实现JsonSerializableBase为您的模型提供 Base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。

如果您的框架不是Flask，则只需获取代码

出于安全原因，您永远不要返回模型的所有字段。我喜欢有选择地选择它们。

现在编码瓶的JSON支持UUID，日期时间和关系数据（以及添加query和query_class对flask_sqlalchemy db.Model类）。我已更新编码器，如下所示：

app / json_encoder.py

    from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeMeta
    from flask import json


    class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, o):
            if isinstance(o.__class__, DeclarativeMeta):
                data = {}
                fields = o.__json__() if hasattr(o, '__json__') else dir(o)
                for field in [f for f in fields if not f.startswith('_') and f not in ['metadata', 'query', 'query_class']]:
                    value = o.__getattribute__(field)
                    try:
                        json.dumps(value)
                        data[field] = value
                    except TypeError:
                        data[field] = None
                return data
            return json.JSONEncoder.default(self, o)

app/__init__.py

# json encoding
from app.json_encoder import AlchemyEncoder
app.json_encoder = AlchemyEncoder

这样，我可以选择添加一个__json__属性，该属性返回我想编码的字段列表：

app/models.py

class Queue(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    song_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('song.id'), unique=True, nullable=False)
    song = db.relationship('Song', lazy='joined')
    type = db.Column(db.String(20), server_default=u'audio/mpeg')
    src = db.Column(db.String(255), nullable=False)
    created_at = db.Column(db.DateTime, server_default=db.func.now())
    updated_at = db.Column(db.DateTime, server_default=db.func.now(), onupdate=db.func.now())

    def __init__(self, song):
        self.song = song
        self.src = song.full_path

    def __json__(self):
        return ['song', 'src', 'type', 'created_at']

我将@jsonapi添加到视图中，返回结果列表，然后输出如下：

[

{

    "created_at": "Thu, 23 Jul 2015 11:36:53 GMT",
    "song": 

        {
            "full_path": "/static/music/Audioslave/Audioslave [2002]/1 Cochise.mp3",
            "id": 2,
            "path_name": "Audioslave/Audioslave [2002]/1 Cochise.mp3"
        },
    "src": "/static/music/Audioslave/Audioslave [2002]/1 Cochise.mp3",
    "type": "audio/mpeg"
}

]

您可以这样使用SqlAlchemy的自省：

mysql = SQLAlchemy()
from sqlalchemy import inspect

class Contacts(mysql.Model):  
    __tablename__ = 'CONTACTS'
    id = mysql.Column(mysql.Integer, primary_key=True)
    first_name = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    last_name = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    phone = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    email = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    street = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    zip_code = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    city = mysql.Column(mysql.String(128), nullable=False)
    def toDict(self):
        return { c.key: getattr(self, c.key) for c in inspect(self).mapper.column_attrs }

@app.route('/contacts',methods=['GET'])
def getContacts():
    contacts = Contacts.query.all()
    contactsArr = []
    for contact in contacts:
        contactsArr.append(contact.toDict()) 
    return jsonify(contactsArr)

@app.route('/contacts/<int:id>',methods=['GET'])
def getContact(id):
    contact = Contacts.query.get(id)
    return jsonify(contact.toDict())

从这里的答案中获得启发： 将sqlalchemy行对象转换为python dict

更详细的解释。在模型中，添加：

def as_dict(self):
       return {c.name: str(getattr(self, c.name)) for c in self.__table__.columns}

这str()是针对python 3的，因此如果使用python 2则使用unicode()。它应该有助于反序列化日期。如果不处理这些问题，则可以将其删除。

您现在可以像这样查询数据库

some_result = User.query.filter_by(id=current_user.id).first().as_dict()

First()需要避免奇怪的错误。as_dict()现在将反序列化结果。反序列化后，可以将其转换为json

jsonify(some_result)

它不是那么简单。我写了一些代码来做到这一点。我仍在努力，它使用MochiKit框架。它基本上使用代理和已注册的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 它需要在基本的Python代理源的proxy.js。

在Python方面，有基本的代理模块。最后是webserver.py中的SqlAlchemy对象编码器。它还取决于在models.py文件中找到的元数据提取器。

虽然最初的问题可以回溯一会儿，但这里的答案（以及我的经验）表明，这是一个不平凡的问题，它具有许多不同的方法，并具有不同的权衡取舍。

这就是为什么我构建SQLAthanor库，库扩展了SQLAlchemy的声明性ORM，并提供了您可能想看的可配置序列化/反序列化支持。

该库支持：

• Python 2.7、3.4、3.5和3.6。
• SQLAlchemy 0.9版或更高版本
• 到JSON，CSV，YAML和Python的序列化/反序列化 dict
• 列/属性，关系，混合属性和关联代理的序列化/反序列化
• 为特定格式和列/关系/属性启用和禁用序列化（例如，您要支持入站 password值，但不要包括出站值）
• 序列化前和序列化后的值处理（用于验证或强制类型转换）
• 非常简单的语法，既Python风格又与SQLAlchemy自己的方法无缝地保持一致

您可以在此处查看（我希望！）全面的文档： https //sqlathanor.readthedocs.io/en/latest

希望这可以帮助！

自定义序列化和反序列化。

“ from_json”（类方法）基于json数据构建Model对象。

“反序列化”只能在实例上调用，并将json中的所有数据合并到Model实例中。

“序列化” -递归序列化

需要__write_only__属性来定义只写属性（例如“ password_hash”）。

class Serializable(object):
    __exclude__ = ('id',)
    __include__ = ()
    __write_only__ = ()

    @classmethod
    def from_json(cls, json, selfObj=None):
        if selfObj is None:
            self = cls()
        else:
            self = selfObj
        exclude = (cls.__exclude__ or ()) + Serializable.__exclude__
        include = cls.__include__ or ()
        if json:
            for prop, value in json.iteritems():
                # ignore all non user data, e.g. only
                if (not (prop in exclude) | (prop in include)) and isinstance(
                        getattr(cls, prop, None), QueryableAttribute):
                    setattr(self, prop, value)
        return self

    def deserialize(self, json):
        if not json:
            return None
        return self.__class__.from_json(json, selfObj=self)

    @classmethod
    def serialize_list(cls, object_list=[]):
        output = []
        for li in object_list:
            if isinstance(li, Serializable):
                output.append(li.serialize())
            else:
                output.append(li)
        return output

    def serialize(self, **kwargs):

        # init write only props
        if len(getattr(self.__class__, '__write_only__', ())) == 0:
            self.__class__.__write_only__ = ()
        dictionary = {}
        expand = kwargs.get('expand', ()) or ()
        prop = 'props'
        if expand:
            # expand all the fields
            for key in expand:
                getattr(self, key)
        iterable = self.__dict__.items()
        is_custom_property_set = False
        # include only properties passed as parameter
        if (prop in kwargs) and (kwargs.get(prop, None) is not None):
            is_custom_property_set = True
            iterable = kwargs.get(prop, None)
        # loop trough all accessible properties
        for key in iterable:
            accessor = key
            if isinstance(key, tuple):
                accessor = key[0]
            if not (accessor in self.__class__.__write_only__) and not accessor.startswith('_'):
                # force select from db to be able get relationships
                if is_custom_property_set:
                    getattr(self, accessor, None)
                if isinstance(self.__dict__.get(accessor), list):
                    dictionary[accessor] = self.__class__.serialize_list(object_list=self.__dict__.get(accessor))
                # check if those properties are read only
                elif isinstance(self.__dict__.get(accessor), Serializable):
                    dictionary[accessor] = self.__dict__.get(accessor).serialize()
                else:
                    dictionary[accessor] = self.__dict__.get(accessor)
        return dictionary

这是一个解决方案，可让您选择想要包含在输出中的关系。注意：这是一个完整的重写，将dict / str作为arg而不是列表。修复一些东西。

def deep_dict(self, relations={}):
    """Output a dict of an SA object recursing as deep as you want.

    Takes one argument, relations which is a dictionary of relations we'd
    like to pull out. The relations dict items can be a single relation
    name or deeper relation names connected by sub dicts

    Example:
        Say we have a Person object with a family relationship
            person.deep_dict(relations={'family':None})
        Say the family object has homes as a relation then we can do
            person.deep_dict(relations={'family':{'homes':None}})
            OR
            person.deep_dict(relations={'family':'homes'})
        Say homes has a relation like rooms you can do
            person.deep_dict(relations={'family':{'homes':'rooms'}})
            and so on...
    """
    mydict =  dict((c, str(a)) for c, a in
                    self.__dict__.items() if c != '_sa_instance_state')
    if not relations:
        # just return ourselves
        return mydict

    # otherwise we need to go deeper
    if not isinstance(relations, dict) and not isinstance(relations, str):
        raise Exception("relations should be a dict, it is of type {}".format(type(relations)))

    # got here so check and handle if we were passed a dict
    if isinstance(relations, dict):
        # we were passed deeper info
        for left, right in relations.items():
            myrel = getattr(self, left)
            if isinstance(myrel, list):
                mydict[left] = [rel.deep_dict(relations=right) for rel in myrel]
            else:
                mydict[left] = myrel.deep_dict(relations=right)
    # if we get here check and handle if we were passed a string
    elif isinstance(relations, str):
        # passed a single item
        myrel = getattr(self, relations)
        left = relations
        if isinstance(myrel, list):
            mydict[left] = [rel.deep_dict(relations=None)
                                 for rel in myrel]
        else:
            mydict[left] = myrel.deep_dict(relations=None)

    return mydict

因此，例如使用人员/家庭/房屋/房间的示例...将其转换为json，您所需要做的就是

json.dumps(person.deep_dict(relations={'family':{'homes':'rooms'}}))

def alc2json(row):
    return dict([(col, str(getattr(row,col))) for col in row.__table__.columns.keys()])

我以为我会和这个打一点代码高尔夫。

仅供参考：我正在使用automap_base因为我们有根据业务需求单独设计的架构。我今天才刚开始使用SQLAlchemy，但是文档指出automap_base是对clarativeative_base的扩展，这似乎是SQLAlchemy ORM中的典型范例，因此我认为这应该可行。

按照Tjorriemorrie的解决方案，使用后跟的外键并不太花哨，但是它只是将列与值匹配，并通过str（）-列的值来处理Python类型。我们的值包括Python datetime.time和decimal.Decimal类类型的结果，因此可以完成工作。

希望这对任何路人都有帮助！

我知道这是一个比较老的帖子。我接受了@SashaB提供的解决方案，并根据需要进行了修改。

我添加了以下内容：

1. 字段忽略列表：序列化时要忽略的字段列表
2. 字段替换列表：字典，其中包含要在序列化时用值替换的字段名称。
3. 删除了方法并使BaseQuery序列化

我的代码如下：

def alchemy_json_encoder(revisit_self = False, fields_to_expand = [], fields_to_ignore = [], fields_to_replace = {}):
   """
   Serialize SQLAlchemy result into JSon
   :param revisit_self: True / False
   :param fields_to_expand: Fields which are to be expanded for including their children and all
   :param fields_to_ignore: Fields to be ignored while encoding
   :param fields_to_replace: Field keys to be replaced by values assigned in dictionary
   :return: Json serialized SQLAlchemy object
   """
   _visited_objs = []
   class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
      def default(self, obj):
        if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
            # don't re-visit self
            if revisit_self:
                if obj in _visited_objs:
                    return None
                _visited_objs.append(obj)

            # go through each field in this SQLalchemy class
            fields = {}
            for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata' and x not in fields_to_ignore]:
                val = obj.__getattribute__(field)
                # is this field method defination, or an SQLalchemy object
                if not hasattr(val, "__call__") and not isinstance(val, BaseQuery):
                    field_name = fields_to_replace[field] if field in fields_to_replace else field
                    # is this field another SQLalchemy object, or a list of SQLalchemy objects?
                    if isinstance(val.__class__, DeclarativeMeta) or \
                            (isinstance(val, list) and len(val) > 0 and isinstance(val[0].__class__, DeclarativeMeta)):
                        # unless we're expanding this field, stop here
                        if field not in fields_to_expand:
                            # not expanding this field: set it to None and continue
                            fields[field_name] = None
                            continue

                    fields[field_name] = val
            # a json-encodable dict
            return fields

        return json.JSONEncoder.default(self, obj)
   return AlchemyEncoder

希望它能对某人有所帮助！

使用SQLAlchemy中的内置序列化器：

from sqlalchemy.ext.serializer import loads, dumps
obj = MyAlchemyObject()
# serialize object
serialized_obj = dumps(obj)

# deserialize object
obj = loads(serialized_obj)

如果要在会话之间转移对象，请记住使用将该对象与当前会话分离session.expunge(obj)。要再次附加它，只需执行即可session.add(obj)。

以下代码会将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) 

叫乐，

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

AlchemyEncoder很棒，但有时会失败，并使用十进制值。这是解决小数点问题的改进编码器-

class AlchemyEncoder(json.JSONEncoder):
# To serialize SQLalchemy objects 
def default(self, obj):
    if isinstance(obj.__class__, DeclarativeMeta):
        model_fields = {}
        for field in [x for x in dir(obj) if not x.startswith('_') and x != 'metadata']:
            data = obj.__getattribute__(field)
            print data
            try:
                json.dumps(data)  # this will fail on non-encodable values, like other classes
                model_fields[field] = data
            except TypeError:
                model_fields[field] = None
        return model_fields
    if isinstance(obj, Decimal):
        return float(obj)
    return json.JSONEncoder.default(self, obj)

当使用sqlalchemy连接到数据库时，这是一个高度可配置的简单解决方案。使用大熊猫。

import pandas as pd
import sqlalchemy

#sqlalchemy engine configuration
engine = sqlalchemy.create_engine....

def my_function():
  #read in from sql directly into a pandas dataframe
  #check the pandas documentation for additional config options
  sql_DF = pd.read_sql_table("table_name", con=engine)

  # "orient" is optional here but allows you to specify the json formatting you require
  sql_json = sql_DF.to_json(orient="index")

  return sql_json

在Flask下，这可以工作并处理datatime字段，将类型的字段转换
'time': datetime.datetime(2018, 3, 22, 15, 40)为
"time": "2018-03-22 15:40:00"：

obj = {c.name: str(getattr(self, c.name)) for c in self.__table__.columns}

# This to get the JSON body
return json.dumps(obj)

# Or this to get a response object
return jsonify(obj)

带有utf-8的内置串行器扼流圈无法解码某些输入的无效起始字节。相反，我去了：

def row_to_dict(row):
    temp = row.__dict__
    temp.pop('_sa_instance_state', None)
    return temp


def rows_to_list(rows):
    ret_rows = []
    for row in rows:
        ret_rows.append(row_to_dict(row))
    return ret_rows


@website_blueprint.route('/api/v1/some/endpoint', methods=['GET'])
def some_api():
    '''
    /some_endpoint
    '''
    rows = rows_to_list(SomeModel.query.all())
    response = app.response_class(
        response=jsonplus.dumps(rows),
        status=200,
        mimetype='application/json'
    )
    return response

也许您可以使用这样的课程

from sqlalchemy.ext.declarative import declared_attr
from sqlalchemy import Table


class Custom:
    """Some custom logic here!"""

    __table__: Table  # def for mypy

    @declared_attr
    def __tablename__(cls):  # pylint: disable=no-self-argument
        return cls.__name__  # pylint: disable= no-member

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """Serializes only column data."""
        return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}

Base = declarative_base(cls=Custom)

class MyOwnTable(Base):
    #COLUMNS!

这样所有对象都有to_dict方法

在使用一些原始sql和未定义的对象时，使用cursor.description似乎可以得到我想要的东西：

with connection.cursor() as cur:
    print(query)
    cur.execute(query)
    for item in cur.fetchall():
        row = {column.name: item[i] for i, column in enumerate(cur.description)}
        print(row)

step1:
class CNAME:
   ...
   def as_dict(self):
       return {item.name: getattr(self, item.name) for item in self.__table__.columns}

step2:
list = []
for data in session.query(CNAME).all():
    list.append(data.as_dict())

step3:
return jsonify(list)

我使用（太多？）词典的观点：

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

与flask（包括jsonify）和flask_sqlalchemy一起运行，以将输出打印为JSON。

使用jsonify（serialize（））调用该函数。

适用于到目前为止我尝试过的所有SQLAlchemy查询（运行SQLite3）