Comment puis-je obtenir un dict à partir d'une requête sqlite?
db = sqlite.connect("test.sqlite")
res = db.execute("select * from table")
Avec itération je reçois des listes correspondant aux lignes.
for row in res:
print row
Je peux avoir le nom des colonnes
col_name_list = [Tuple[0] for Tuple in res.description]
Mais existe-t-il une fonction ou un paramètre permettant d’obtenir des dictionnaires au lieu d’une liste?
{'col1': 'value', 'col2': 'value'}
ou je dois faire moi-même?
Vous pouvez utiliser row_factory , comme dans l'exemple de la documentation:
import sqlite3
def dict_factory(cursor, row):
d = {}
for idx, col in enumerate(cursor.description):
d[col[0]] = row[idx]
return d
con = sqlite3.connect(":memory:")
con.row_factory = dict_factory
cur = con.cursor()
cur.execute("select 1 as a")
print cur.fetchone()["a"]
ou suivez les conseils donnés juste après cet exemple dans la documentation:
Si retourner un tuple ne suffit pas et vous voulez un accès nominatif à colonnes, vous devriez envisager de définir row_factory au très optimisé Type sqlite3.Row. Row fournit les deux indexé et insensible à la casse accès basé sur les noms aux colonnes avec presque pas de surcharge de mémoire. Ce sera probablement mieux que le vôtre approche personnalisée basée sur un dictionnaire ou même une solution basée sur db_row.
Même en utilisant la classe sqlite3.Row, vous ne pouvez toujours pas utiliser le formatage de chaîne sous la forme:
print "%(id)i - %(name)s: %(value)s" % row
Afin de dépasser cela, j'utilise une fonction d'assistance qui prend la ligne et convertit en dictionnaire. Je l’utilise seulement lorsque l’objet dictionnaire est préférable à l’objet Row (par exemple, pour des opérations telles que le formatage de chaînes où l’objet Row ne prend pas également en charge l’API du dictionnaire). Mais utilisez l'objet Row tous les autres temps.
def dict_from_row(row):
return dict(Zip(row.keys(), row))
Je pensais répondre à cette question même si la réponse est en partie mentionnée dans les réponses d'Adam Schmideg et d'Alex Martelli. Pour que d'autres, comme moi, aient la même question, trouvez facilement la réponse.
conn = sqlite3.connect(":memory:")
#This is the important part, here we are setting row_factory property of
#connection object to sqlite3.Row(sqlite3.Row is an implementation of
#row_factory)
conn.row_factory = sqlite3.Row
c = conn.cursor()
c.execute('select * from stocks')
result = c.fetchall()
#returns a list of dictionaries, each item in list(each dictionary)
#represents a row of the table
De PEP 249 :
Question:
How can I construct a dictionary out of the tuples returned by
.fetch*():
Answer:
There are several existing tools available which provide
helpers for this task. Most of them use the approach of using
the column names defined in the cursor attribute .description
as basis for the keys in the row dictionary.
Note that the reason for not extending the DB API specification
to also support dictionary return values for the .fetch*()
methods is that this approach has several drawbacks:
* Some databases don't support case-sensitive column names or
auto-convert them to all lowercase or all uppercase
characters.
* Columns in the result set which are generated by the query
(e.g. using SQL functions) don't map to table column names
and databases usually generate names for these columns in a
very database specific way.
As a result, accessing the columns through dictionary keys
varies between databases and makes writing portable code
impossible.
Alors oui, faites-le vous-même.
Version plus courte:
db.row_factory = lambda c, r: dict([(col[0], r[idx]) for idx, col in enumerate(c.description)])
Le plus rapide sur mes tests:
conn.row_factory = lambda c, r: dict(Zip([col[0] for col in c.description], r))
c = conn.cursor()
%timeit c.execute('SELECT * FROM table').fetchall()
19.8 µs ± 1.05 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
contre:
conn.row_factory = lambda c, r: dict([(col[0], r[idx]) for idx, col in enumerate(c.description)])
c = conn.cursor()
%timeit c.execute('SELECT * FROM table').fetchall()
19.4 µs ± 75.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
Tu décides :)
Après vous être connecté à SQLite: con = sqlite3.connect(.....), il suffit de lancer:
con.row_factory = sqlite3.Row
Voila!
Similaire aux solutions précédentes, mais plus compacte:
db.row_factory = lambda C, R: { c[0]: R[i] for i, c in enumerate(C.description) }
import sqlite3
db = sqlite3.connect('mydatabase.db')
cursor = db.execute('SELECT * FROM students ORDER BY CREATE_AT')
studentList = cursor.fetchall()
columnNames = list(map(lambda x: x[0], cursor.description)) #students table column names list
studentsAssoc = {} #Assoc format is dictionary similarly
#THIS IS ASSOC PROCESS
for lineNumber, student in enumerate(studentList):
studentsAssoc[lineNumber] = {}
for columnNumber, value in enumerate(student):
studentsAssoc[lineNumber][columnNames[columnNumber]] = value
print(studentsAssoc)
Le résultat est vraiment vrai, mais je ne connais pas le meilleur.
Les dictionnaires en python fournissent un accès arbitraire à leurs éléments . Ainsi, tout dictionnaire avec des "noms" même s'il peut être informatif (a.k.a. quels sont les noms de champs) "désordonne" les champs, qui peuvent être indésirables.
La meilleure approche consiste à obtenir les noms dans une liste séparée, puis à les combiner vous-même avec les résultats, si nécessaire.
try:
mycursor = self.memconn.cursor()
mycursor.execute('''SELECT * FROM maintbl;''')
#first get the names, because they will be lost after retrieval of rows
names = list(map(lambda x: x[0], mycursor.description))
manyrows = mycursor.fetchall()
return manyrows, names
N'oubliez pas non plus que les noms, dans toutes les approches, sont les noms que vous avez fournis dans la requête, et non les noms de la base de données. L'exception est le SELECT * FROM
Si votre seul souci est d’obtenir les résultats à l’aide d’un dictionnaire, utilisez définitivement le conn.row_factory = sqlite3.Row (déjà indiqué dans une autre réponse).
Vous pouvez également convertir le fichier sqlite3.Rows en dictionnaire de la manière suivante. Cela donnera un dictionnaire avec une liste pour chaque ligne.
def from_sqlite_Row_to_dict(list_with_rows):
''' Turn a list with sqlite3.Row objects into a dictionary'''
d ={} # the dictionary to be filled with the row data and to be returned
for i, row in enumerate(list_with_rows): # iterate throw the sqlite3.Row objects
l = [] # for each Row use a separate list
for col in range(0, len(row)): # copy over the row date (ie. column data) to a list
l.append(row[col])
d[i] = l # add the list to the dictionary
return d
Une alternative générique, utilisant seulement trois lignes
def select_column_and_value(db, sql, parameters=()):
execute = db.execute(sql, parameters)
fetch = execute.fetchone()
return {k[0]: v for k, v in list(Zip(execute.description, fetch))}
con = sqlite3.connect('/mydatabase.db')
c = con.cursor()
print(select_column_and_value(c, 'SELECT * FROM things WHERE id=?', (id,)))
Mais si votre requête ne renvoie rien, cela entraînera une erreur. Dans ce cas...
def select_column_and_value(self, sql, parameters=()):
execute = self.execute(sql, parameters)
fetch = execute.fetchone()
if fetch is None:
return {k[0]: None for k in execute.description}
return {k[0]: v for k, v in list(Zip(execute.description, fetch))}
ou
def select_column_and_value(self, sql, parameters=()):
execute = self.execute(sql, parameters)
fetch = execute.fetchone()
if fetch is None:
return {}
return {k[0]: v for k, v in list(Zip(execute.description, fetch))}