Python &引用；注入；将外来数据库中的字典数据导入SQLAlchemy对象

我正在制作一个machinelearning模型的原型，以生成对象的“排序数据”。对象存储在mysql数据库中，通过SQLAlchemy抽象层访问。现在，我想通过从第二台服务器（运行ML的服务器）提取的数据对这些数据进行过滤和排序

到目前为止，我通过将从ML服务器提取的id添加到IN filter语句中，成功地过滤了数据：

.filter(Job.id.in_(list(sum(ai_match, ()))))

而ai_match是从ML服务器提取的id的元组。这很好，但我也希望在ML服务器中按

相似性对列表进行排序。从SQL的角度来看，这只是两个数据库的内部连接：

`SELECT * FROM jobs 
INNER JOIN mlserver.matches ON mlserver.matches.job_id = jobs.id`

然而，ML服务器不是一个SQL Alchemy对象，我也不想创建一个（因为这个项目非常庞大和复杂，我自己没有能力深入到整个项目结构中）

这就引出了一个问题：
如何将数据“注入”到existin SQL Alchemy对象中，以便在字典上实现所需的联接，该字典的格式为
[（作业id，相似性），]

谢谢你的帮助
 如果无法创建SQLAlchemy对象，最简单的选择可能是在查询后使用存储在dict中的相似性信息对结果进行排序：

# get sqlalchemy results
results = Job.query.filter(Job.id.in_(list(sum(ai_match, ())))).all()

# dict of id/value you want to sort on
ai_similarity = {x.id: x.value for x in ai_similarity_source}

# imagine you'd want to use try/except on KeyError here
results.sort(key=lambda x: ai_similarity[x.id], reverse=True)