下面是小编给大家带来关于编写Python脚本把sqlAlchemy对象转换成dict的教程（共含5篇），一起来看看吧，希望对您有所帮助。同时，但愿您也能像本文投稿人“蒸气盐”一样，积极向本站投稿分享好文章。

篇1：编写Python脚本把sqlAlchemy对象转换成dict的教程

作者：wangdai 字体：[增加 减小] 类型：

这篇文章主要介绍了编写Python脚本把sqlAlchemy对象转换成dict的教程,主要是基于Python的model类构建一个转换的方法,需要的朋友可以参考下

在用sqlAlchemy写web应用的时候，经常会用json进行通信，跟json最接近的对象就是dict，有时候操作dict也会比操作ORM对象更为方便，毕竟不用管数据库session的状态了，

假设数据库里有一张post表，其中一种方法就是

p = session.query(Post).firstp.__dict__

但由于p是sqlAlchemy的对象，所以p.__dict__中会有一些其他的属性比如_sa_instance这种我们不需要关注的

那么我们可以给model的基类加一个方法，假设models.py中原来是这样

Base = sqlalchemy.ext.declarative.declarative_base()class Post(Base): __tablename__ = ‘post‘ id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String)

那么我们可以加一个to_dict()方法到Base类中

def to_dict(self): return {c.name: getattr(self, c.name, None) for c in self.__table__.columns}Base.to_dict = to_dict

这样就可以

p = session.query(Post).first()p.to_dict()

当然，如果model没有和table绑定的话model里是没有__table__的信息的，可能也会出问题，不过我目前觉得这样最方便了

篇2：windows下python安装sqlalchemy教程Windows服务器操作系统

本文章来给大家详细介绍windows下python安装sqlalchemy教程与在安装sqlalchemy之前要准备工具，有需要的朋友可参考消息

如果是windows操作系统,我们需要先安装easy_install,那么我们先来安装easy_install

.安装setuptools(easy_install):

a.如果是32位的windows操作系统

32位的windows操作系统,直接找到对应的exe,然后安装即可

b.如果是64位的windows操作系统

windows 64为下没有安装包,需要自己编译安装,过程如下:

下载ez_setup.py

运行:

代码如下复制代码python ez_setup.py

2.然后配置环境变量:

例如我电脑将路径:D:toolsPython27Scripts

添加到环境变量中

--EOF--

安装成功easy_install之后我们再来给python安装sqlalchemy

然后执行下面的命令

代码如下复制代码

easy_install SQLAlchemy

显示如下,安装成功:

代码如下复制代码

D:>easy_install SQLAlchemy

Searching for SQLAlchemy

Reading pypi.python.org/simple/SQLAlchemy/

Reading www.sqlalchemy.org

Best match: SQLAlchemy 0.8.0b2

Downloading pypi.python.org/packages/source/S/SQLAlchemy/SQLAlchemy-0.8.0

b2.tar.gz#md5=09537c7b425d0be433f7aceabbf23d68

Processing SQLAlchemy-0.8.0b2.tar.gz

Running SQLAlchemy-0.8.0b2setup.py -q bdist_egg --dist-dir c:usersw3appdata

localtempeasy_install-lnagt1SQLAlchemy-0.8.0b2egg-dist-tmp-0flwk1

warning: no files found matching '*.jpg' under directory 'doc'

no previously-included directories found matching 'docbuildoutput'

***************************************************************************

Unable to find vcvarsall.bat

WARNING: The C extension could not be compiled, speedups are not enabled.

Failure information, if any, is above.

Retrying the build without the C extension now.

***************************************************************************

warning: no files found matching '*.jpg' under directory 'doc'

no previously-included directories found matching 'docbuildoutput'

zip_safe flag not set; analyzing archive contents...

***************************************************************************

WARNING: The C extension could not be compiled, speedups are not enabled.

Plain-Python build succeeded.

***************************************************************************

Adding sqlalchemy 0.8.0b2 to easy-install.pth file

Installed d:toolspython27libsite-packagessqlalchemy-0.8.0b2-py2.7.egg

Processing dependencies for SQLAlchemy

Finished processing dependencies for SQLAlchemy

D:>

--EOF--

篇3：编写Python CGI脚本的教程

“ print ”

This page was generated by a Python CGI script.

“ print ”“

第一行声明表示这是使用 /usr/bin/python命令运行的Python脚本。”Content-Type: text/html“打印语句是必需的，这是为了让web服务器知道接受自CGI脚本的输出类型。其余的语句用来输出HTML格式的其余网页内容。

当”Submit“按钮点击，下面的网页将返回：

这个例子的要点是你可以决定哪些信息可以被CGI脚本返回。这可能包括日志文件的内容，当前登陆用户的列表，或者今天的日期。在你处理时拥有所有python库的可能性是无穷无尽的。

例子2：读取并显示用户输入的数据，并将结果显示在网页上

对于这个方案，我们将通过创建一个含有三个输入域和一个提交按钮的网页/var/www/html/page2.html开始。

Test Page 2

当”Submit“按钮点击，/var/www/cgi-bin/myscript-2.py脚本将被执行(通过action参数指定)。/var/www//html/page2.html显示在web浏览器中的图片如下所示(注意，三个输入域已经被填写好了)：

/var/www/cgi-bin/myscript-2.py的内容如下：

#!/usr/bin/python import cgi form. = cgi.FieldStorage print ”Content-Type: text/html“ print ”“ print ”“ print ”

篇4：编写Python CGI脚本的教程

“ print ”

“ print ”The user entered data are:

“ print ”First Name:“ + form[”firstName“].value + ”

“ print ”Last Name:“ + form[”lastName“].value + ”

“ print ”Position:“ + form[”position“].value + ”

“ print ”

“ print ”“

正如前面提到，import cgi语句用来确保能够处理用户通过web输入表单输入的数据。web输入表单被封装在一个表单对象中，叫做cgi.FieldStorage对象。一旦开始输出，”Content-Type: text/html“是必需的，因为web服务器需要知道接受自CGI脚本的输出格式。用户输入的数据在包含form[”firstName“].value，form[”lastName“].value，和 form[”position“].value的语句中可以得到。那些中括号中的名称和/var/www/html/page2.html文本输入域中定义的名称参数一致。

当网页上的”Submit“按钮被点击，下面的网页将被返回。

这个例子的要点就是你可以很容易地读取并显示用户在web表单上输入的数据。除了以字符串的方式处理数据，你也可以用Python将用户输入的数据转化为可用于数值计算的数字。

篇5：在Python中使用dict和set方法的教程

作者：廖雪峰 字体：[增加 减小] 类型：转载

这篇文章主要介绍了在Python中使用dict和set方法的教程,dict字典是Python中的重要基础知识,set与其类似,需要的朋友可以参考下

dict

Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度，

举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list：

names = [‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘Tracy‘]scores = [95, 75, 85]

给定一个名字，要查找对应的成绩，就先要在names中找到对应的位置，再从scores取出对应的成绩，list越长，耗时越长。

如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：

>>>d = {‘Michael‘: 95, ‘Bob‘: 75, ‘Tracy‘: 85}>>>d[‘Michael‘]95

为什么dict查找速度这么快？因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。

第二种方法是先在字典的索引表里（比如部首表）查这个字对应的页码，然后直接翻到该页，找到这个字，无论找哪个字，这种查找速度都非常快，不会随着字典大小的增加而变慢。

dict就是第二种实现方式，给定一个名字，比如‘Michael‘，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快。

你可以猜到，这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value。

把数据放入dict的方法，除了初始化时指定外，还可以通过key放入：

>>>d[‘Adam‘] = 67>>>d[‘Adam‘]67

由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉：

>>>d[‘Jack‘] = 90>>>d[‘Jack‘]90>>>d[‘Jack‘] = 88>>>d[‘Jack‘]88

如果key不存在，dict就会报错：

>>>d[‘Thomas‘]Traceback (most recent call last): File ”“, line 1, in KeyError: ‘Thomas‘

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在：

>>>‘Thomas‘ in dFalse

二是通过dict提供的get方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value：

>>>d.get(‘Thomas‘)>>>d.get(‘Thomas‘, -1)-1

注意：返回None的时候Python的交互式命令行不显示结果。

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除：

>>>d.pop(‘Bob‘)75>>>d{‘Michael‘: 95, ‘Tracy‘: 85}

请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。

和list比较，dict有以下几个特点：

查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加；

需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

查找和插入的时间随着元素的增加而增加；

占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。

这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash），

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key：

>>>key = [1, 2, 3]>>>d[key] = ‘a list‘Traceback (most recent call last): File ”", line 1, in TypeError: unhashable type: ‘list‘

set

set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合：

>>>s = set([1, 2, 3])>>>sset([1, 2, 3])

注意，传入的参数[1, 2, 3]是一个list，而显示的set([1, 2, 3])只是告诉你这个set内部有1，2，3这3个元素，显示的[]不表示这是一个list。

重复元素在set中自动被过滤：

>>>s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])>>>sset([1, 2, 3])

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果：

>>>s.add(4)>>>sset([1, 2, 3, 4])>>>s.add(4)>>>sset([1, 2, 3, 4])

通过remove(key)方法可以删除元素：

>>>s.remove(4)>>>sset([1, 2, 3])

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作：

>>>s1 = set([1, 2, 3])>>>s2 = set([2, 3, 4])>>>s1 & s2set([2, 3])>>>s1 | s2set([1, 2, 3, 4])

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象，因为无法判断两个可变对象是否相等，也就无法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set，看看是否会报错。

再议不可变对象

上面我们讲了，str是不变对象，而list是可变对象。

对于可变对象，比如list，对list进行操作，list内部的内容是会变化的，比如：

>>>a = [‘c‘, ‘b‘, ‘a‘]>>>a.sort()>>>a[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]

而对于不可变对象，比如str，对str进行操作呢：

>>>a = ‘abc‘>>>a.replace(‘a‘, ‘A‘)‘Abc‘>>>a‘abc‘

虽然字符串有个replace()方法，也确实变出了‘Abc‘，但变量a最后仍是‘abc‘，应该怎么理解呢？

我们先把代码改成下面这样：

>>>a = ‘abc‘>>>b = a.replace(‘a‘, ‘A‘)>>>b‘Abc‘>>>a‘abc‘

要始终牢记的是，a是变量，而‘abc‘才是字符串对象！有些时候，我们经常说，对象a的内容是‘abc‘，但其实是指，a本身是一个变量，它指向的对象的内容才是‘abc‘：

当我们调用a.replace(‘a‘, ‘A‘)时，实际上调用方法replace是作用在字符串对象‘abc‘上的，而这个方法虽然名字叫replace，但却没有改变字符串‘abc‘的内容。相反，replace方法创建了一个新字符串‘Abc‘并返回，如果我们用变量b指向该新字符串，就容易理解了，变量a仍指向原有的字符串‘abc‘，但变量b却指向新字符串‘Abc‘了：

所以，对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容。相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的。

小结

使用key-value存储结构的dict在Python中非常有用，选择不可变对象作为key很重要，最常用的key是字符串。

tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。

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