Python SQLAlchemy\u asdict()方法只返回一列

Python SQLAlchemy\u asdict()方法只返回一列,python,sqlalchemy,flask-sqlalchemy,Python,Sqlalchemy,Flask Sqlalchemy,我正在尝试将SQLAlchemy查询中返回的行转换为字典。当我尝试使用._asdict()方法时,我只得到结果中第一列的键值对 我还应该做些什么来为结果行中的所有列在字典中创建键值对 class Project(db.Model): __tablename__ = 'entries' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) time_start = db.Column(db.DateTime(timezone=Fals

我正在尝试将SQLAlchemy查询中返回的行转换为字典。当我尝试使用._asdict()方法时,我只得到结果中第一列的键值对

我还应该做些什么来为结果行中的所有列在字典中创建键值对

class Project(db.Model):

    __tablename__ = 'entries'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    time_start = db.Column(db.DateTime(timezone=False))
    time_end = db.Column(db.DateTime(timezone=False))
    name = db.Column(db.String(256), nullable=True)
    analyst = db.Column(db.String(256), nullable=True)

    def __init__(id, time_start, time_end, project_name, analyst):
        self.id = id
        self.time_start = time_start
        self.time_end = time_end
        self.name = name
        self.analyst = analyst

latest_projects = db.session.query((func.max(Project.time_end)), Project.analyst).group_by(Project.analyst)

for row in latest_projects.all():
    print (row._asdict())

{'analyst': 'Bob'}
{'analyst': 'Jane'}
{'analyst': 'Fred'}
我希望看到这样的结果

{'analyst': 'Bob', 'time_end': '(2018, 11, 21, 14, 55)'}
{'analyst': 'Jane', 'time_end': '(2017, 10, 21, 08, 00)'}
{'analyst': 'Fred', 'time_end': '(2016, 09, 06, 01, 35)'}

您尚未命名
func.max()
列,因此在生成的字典中没有可用作键的名称。聚合函数列不会自动命名,即使在聚合单个列时也是如此;您基于
time\u end
列创建该列在这里并不重要

为该列添加一个标签:

latest_projects = db.session.query(
    func.max(Project.time_end).label('time_end'),
    Project.analyst
).group_by(Project.analyst)
演示:

>>> latest_projects = db.session.query(
...     func.max(Project.time_end).label('time_end'),
...     Project.analyst
... ).group_by(Project.analyst)
>>> for row in latest_projects.all():
...     print (row._asdict())
...
{'time_end': datetime.datetime(2018, 11, 21, 14, 55), 'analyst': 'Bob'}
{'time_end': datetime.datetime(2016, 9, 6, 1, 35), 'analyst': 'Fred'}
{'time_end': datetime.datetime(2017, 10, 21, 8, 0), 'analyst': 'Jane'}