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Comment obtenir les noms de colonne à partir du résultat SQLAlchemy (syntaxe déclarative)

Je travaille dans un projet pyramidal et j'ai la table dans SQLAlchemy en syntaxe déclarative

"""models.py"""
class Projects(Base):
    __tablename__ = 'projects'
    __table_args__ = {'autoload': True}

J'obtiens les résultats en utilisant

""""views.py"""
session = DBSession()
row_data = session.query(Projects).filter_by(id=1).one()

Comment puis-je obtenir les noms de colonne de ce résultat.

PS: je ne peux pas utiliser la méthode this car j'utilise la syntaxe déclarative.

pythonsqlalchemypylonspyramid
29
Sukumar

La différence est entre ORM et non-ORM, non déclarative, qui est juste une aide pour l'ORM.

La requête a une méthode column_descriptions() qui a été ajoutée à cet effet ::

http://www.sqlalchemy.org/docs/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query.column_descriptions

l'exemple semble avoir une faute de frappe, dit q.columns mais ça devrait être q.column_descriptions (modifier: vient de le corriger).

26
zzzeek

Vous pouvez faire quelque chose de similaire à la réponse de Foo Stack sans recourir à des champs privés en faisant:

conn.execute(query).keys()
45
prolibertas
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import (Column, Index, Date, DateTime, Numeric, BigInteger, String, ForeignKey, Boolean)

Base = declarative_base()

class Project(Base):
    """sqlalchemy ORM for my table."""
    __tablename__ = "table1"
    id = Column("id", BigIntegerID, primary_key=True, autoincrement=True)
    date = Column("date", Date, nullable=False)
    value = Column("value", Numeric(20, 8))
    ...
    ...

Ensuite, cela renverra les noms des colonnes ['id', 'date', 'value', ...]:

Project.__table__.columns.keys()

Ou ca

Project.metadata.tables['table1'].columns.keys()
25
Lydia

Juste en jouant, cette syntaxe vous donnera toutes les colonnes (donc pour résoudre votre problème, définissez la requête pour ne regarder qu'une seule table/objet):

conn.execute(query)._metadata.keys
7
Foo Stack

Ce lien montre comment obtenir toutes les métadonnées dont vous pourriez avoir besoin sur une table, une colonne et plus encore.

Métadonnées SQLAlchemy

La plupart des réponses ci-dessus sont basées sur les informations de cette page. Supposons que nous ayons déclaré une table.

employees = Table('employees', metadata,
    Column('employee_id', Integer, primary_key=True),
    Column('employee_name', String(60), nullable=False),
    Column('employee_dept', Integer, ForeignKey("departments.department_id"))
)

Voici quelques exemples d'obtention de métadonnées sur la table.

# access the column "EMPLOYEE_ID":
employees.columns.employee_id

# or just
employees.c.employee_id

# via string
employees.c['employee_id']

# iterate through all columns
for c in employees.c:
    print(c)

# get the table's primary key columns
for primary_key in employees.primary_key:
    print(primary_key)

# get the table's foreign key objects:
for fkey in employees.foreign_keys:
    print(fkey)

# access the table's MetaData:
employees.metadata

# access the table's bound Engine or Connection, if its MetaData is bound:
employees.bind

# access a column's name, type, nullable, primary key, foreign key
employees.c.employee_id.name
employees.c.employee_id.type
employees.c.employee_id.nullable
employees.c.employee_id.primary_key
employees.c.employee_dept.foreign_keys

# get the "key" of a column, which defaults to its name, but can
# be any user-defined string:
employees.c.employee_name.key

# access a column's table:
employees.c.employee_id.table is employees

# get the table related by a foreign key
list(employees.c.employee_dept.foreign_keys)[0].column.table
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Mark Kortink