我正在一个金字塔项目中工作，并且我在 SQLAlchemy 中有声明性语法的表
"""models.py"""
class Projects(Base):
__tablename__ = 'projects'
__table_args__ = {'autoload': True}
我通过使用得到结果
""""views.py"""
session = DBSession()
row_data = session.query(Projects).filter_by(id=1).one()
如何从此结果中获取列名称。
PS：我无法使用 this 方法，因为我使用的是声明性语法。
您可以执行类似于 Foo Stack 的答案的操作，而无需诉诸私有字段：
conn.execute(query).keys()
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))
...
...
然后这将返回列名称 ['id', 'date', 'value', ...]:
Project.__table__.columns.keys()
或者这个
Project.metadata.tables['table1'].columns.keys()
ORM和非ORM的区别，不是声明式的，它只是ORM的一个助手。
Query 有一个为此目的添加的方法
column_descriptions()http://www.sqlalchemy.org/docs/orm/query.html#sqlalchemy.orm.query.Query.column_descriptions
那里的例子似乎有一个拼写错误，说
q.columnsq.column_descriptions只是玩玩，这个语法将为您提供所有列（因此为了解决您的问题，请将查询设置为仅查看一个表/对象）：
conn.execute(query)._metadata.keys
简短的回答是我最终得到了以下解决方案：
column_names = query.statement.columns.keys()
为什么？
我有一个类似的用例，我需要知道查询返回的显式列（即查询不一定包含表类的所有列）。由于该表的大小也很大（数百万个条目），因此“prolibertas”的答案在性能方面并不令人满意。这是我的 94 列表的性能比较：
# First create a query with 100.000 entries
query = (
session.query(myTable)
.limit(100000)
)
# Then get the column names ..
column_names = session.execute(query).keys()
# ---> ~ 5.730 seconds
column_names = query.statement.columns.keys()
# ---> ~ 0.003 seconds
上面的许多答案都是基于此页面上的信息。 假设我们声明了一个表。
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"))
)
以下是获取有关表的元数据的一些示例。
# 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
>>> q[0].keys()
之后
row_data = session.query(Projects).filter_by(id=1).one()
示例：
>>> q = session.query(users_user.phone,users_user.first_name).filter(users_user.phone=='79267548577').limit(1).all()
>>> columns_names = q[0].keys
结果：
>>> q[0].keys()
['phone', 'first_name']
>>>
colnames = query.statement.subquery().columns.keys()
column_descriptions属性，但并非所有方法都可用。
考虑以下两个查询：1. query = session.query(Projects).filter_by(<filter_condition>)
2. query = session.query(Projects).all() <-- This query does not have column_descriptions.
所以如果你遇到需要使用
column_descriptions属性但使用
...query(...).all()...query(...).filter_by()filter_by()