Flask SQLAlchemy如何实现类似Django queryset.values()的返回效果

首先修正你原有查询代码的小问题：查询时需要指定对应的模型对象，正确写法如下：

all_projects = session.query(Project).all()

以下是两种适配懒加载场景、可直接生成符合要求的字典列表的方案：

方法1：使用实例__dict__属性快速转换 #

该方法无需额外依赖，只要过滤掉SQLAlchemy自动生成的私有属性即可得到纯净的字段字典：

# 写法1：循环遍历
dict_list = []
for project in all_projects:
    # 过滤掉以_开头的SQLAlchemy内置私有字段
    project_dict = {k: v for k, v in project.__dict__.items() if not k.startswith('_')}
    dict_list.append(project_dict)

# 写法2：更简洁的列表推导式
dict_list = [{k: v for k, v in obj.__dict__.items() if not k.startswith('_')} for obj in all_projects]

方法2：显式查询字段直接转字典（懒加载场景推荐） #

该方法性能更高，查询时仅拉取需要的字段，不会触发不必要的懒加载关联查询，返回结果无多余属性：

# 手动指定需要查询的字段，返回的Row对象可直接转字典
all_project_rows = session.query(Project.id, Project.name, Project.credit).all()
dict_list = [row._asdict() for row in all_project_rows]

如果表字段较多不想手动枚举，可以通过模型映射动态获取所有列：

# 动态获取Project表的所有字段
columns = [col for col in Project.__table__.columns]
all_project_rows = session.query(*columns).all()
dict_list = [row._asdict() for row in all_project_rows]

转换为Pandas DataFrame #

最终得到的dict_list格式和Django values()返回结果完全一致，直接传入即可生成DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict_list)

懒加载场景注意事项 #

如果你的Project模型配置了关联关系，默认懒加载状态下上述方法不会自动加载关联数据，也不会触发额外的SQL查询。如果你需要把关联字段也加入字典列表，建议提前用joinedload/selectinload预加载关联数据，避免出现N+1查询问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rifat Rakib