让 Python 的1、数据库查询返回字典记录--- 2、利用zip函数将两个列表(list)组成字典(dict)
让 Python 的数据库查询返回字典记录:
https://yanbin.blog/python-database-query-return-dictionary-result/#more-9179
前言:利用zip函数将两个列表(list)组成字典(dict)
# 使用zip函数, 把key和value的list组合在一起, 再转成字典(dict). keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] dictionary = dict(zip(keys, values)) print(dictionary) """ 输出: {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2} """
1、通用方式(适用于所有数据库)
# 首先,前面提到的,查询后的字段名称可由cursor.description获得,下面的代码会打印出每个字段的名称 # for col in cursor.description: # print(col[0]) # # 如果把字段时的列表与每一行结果的Tuple以zip相结合就能得到一个字典行 import pymssql conn=pymssql.connect( host = '172.17.0.128\PTSY', user = 'sa', password = 'cszx@123', database = 'MDM_TEST') cursor=conn.cursor() # sql="select table_name from NSTM_CODESYSTEM where code='HospInfo' and version='5.0.2'" sql="select * from NSTM_V_aflnmxdn" cursor.execute(sql) columns = [column[0] for column in cursor.description] for row in cursor.fetchall(): print(dict(zip(columns, row))) cursor.close() conn.close() '''输出结果如下: {'NSTM_VC_ID': 7, 'NSTM_VC_BUSINESSSTEP': 6, 'NSTM_VC_CODESYSID': 2246, 'NSTM_VC_CREATEDTIME': '2019-04-09 14:51:19.037', 'NSTM_VC_MODIFIEDTIME': '2019-04-11 17:58:43.287', 'NSTM_VC_PUBLISHEDTIME': None, 'NSTM_VC_VERSION': '1', 'NSTM_VC_KEYSTR': '上海医疗(01)', 'NSTM_VC_PARTICIPLE': '上海||医疗', 'orgCode': '01', 'orgName': '上海医疗', 'pareOrgCode': 'org_1', 'pareOrgType': '医院', 'addrProvince': '上海市', 'addrCity': '上海市', 'addrCounty': '静安区', 'addrTown': '寿阳路', 'addrVillage': '99弄', 'addrHouseNo': '卫宁健康', 'hospLevel': '01', 'hospType': Decimal('1'), 'orgInstCode': '11', 'socialCreditCode': '6660101', 'designatedBeds': 9999, 'validStartDTime': '20190409', 'validEndDTime': '20990409', 'activeSign': '1', 'verNo': '2.1'} '''
2、SQLServer返回字典结果集
# 用SQLServer的驱动pymssql让结果集返回为字典的方式就更为直截了当,只需要设置cursor的as_dict属性为True就行了。详见下方代码
import pymssql
conn = pymssql.connect(host = '172.17.0.128\PTSY', user = 'sa', password = 'cszx@123', database = 'MDM_TEST')
cursor = conn.cursor(as_dict=True)
cursor.execute('select * from test')
print(cursor.fetchall())
# 打印的结果为
[{'name': 'Bob', 'count': 1}, {'name': 'Joe', 'count': 8}]