Ausgabe pyodbc Cursor Ergebnisse als Python-Wörterbuch

Wenn Sie nicht wissen, Spalten vor der Zeit, verwenden Sie cursor.Beschreibung zu bauen, eine Liste von Spaltennamen und zipwobei jede Zeile eine Liste von Wörterbüchern. Beispiel wird davon ausgegangen, Verbindungs-und Abfrage gebaut:

>>> cursor = connection.cursor().execute(sql)
>>> columns = [column[0] for column in cursor.description]
>>> print columns
['name', 'create_date']
>>> results = []
>>> for row in cursor.fetchall():
...     results.append(dict(zip(columns, row)))
...
>>> print results
[{'create_date': datetime.datetime(2003, 4, 8, 9, 13, 36, 390000), 'name': u'master'},   
 {'create_date': datetime.datetime(2013, 1, 30, 12, 31, 40, 340000), 'name': u'tempdb'},
 {'create_date': datetime.datetime(2003, 4, 8, 9, 13, 36, 390000), 'name': u'model'},     
 {'create_date': datetime.datetime(2010, 4, 2, 17, 35, 8, 970000), 'name': u'msdb'}]

InformationsquelleAutor der Antwort Bryan

Hier ist eine kurze form-version, die Sie vielleicht in der Lage sein zu verwenden

>>> cursor.select("<your SQL here>")
>>> single_row = dict(zip(zip(*cursor.description)[0], cursor.fetchone()))
>>> multiple_rows = [dict(zip(zip(*cursor.description)[0], row)) for row in cursor.fetchall()]

Wie Sie sich vielleicht bewusst sein, wenn Sie hinzufügen * um eine Liste, die Sie im Grunde entfernt die Liste verlassen werden die einzelnen Einträge als Parameter an die Funktion, die Sie anrufen. Durch die Verwendung von zip Holen wir die 1. bis n-Eintrag und zip Sie zusammen wie ein Reißverschluss in dir Hose.

also mit

zip(*[(a,1,2),(b,1,2)])
# interpreted by python as zip((a,1,2),(b,1,2))

erhalten Sie

[('a', 'b'), (1, 1), (2, 2)]

Da Beschreibung ist ein Tupel mit Tupeln, wobei jedes Tupel beschreibt den header und den Datentyp für jede Spalte, die Sie extrahieren können die jeweils erste der Tupel mit

>>> columns = zip(*cursor.description)[0]

entspricht

>>> columns = [column[0] for column in cursor.description]

InformationsquelleAutor der Antwort Tommy Strand

Ich weiß, diese Frage ist alt, aber es hat mir geholfen, herauszufinden, wie zu tun, was ich brauchte, das ist etwas anderes, als was die OP gefragt wurde, weshalb ich dachte, ich würde teilen, zu helfen, jemand anderes, muss das, was ich brauchte:
Wenn Sie möchten, um vollständig zu verallgemeinern und eine routine führt SQL-Select-Abfragen sind, sondern Sie verweisen müssen die Ergebnisse durch eine index-Nummer, keine Namen, Sie können dies tun, mit einer Liste von Listen anstelle von einem Wörterbuch. Jede Zeile des zurückgegebenen Daten dargestellt werden in der zurückgegebenen Liste als eine Liste von Feld(Spalte) Werte. Die Spaltennamen können Sie den ersten Eintrag der Liste zurückgegeben, also das Parsen der zurückgegebenen Liste in die aufrufende routine kann wirklich einfach und flexibel. Auf diese Weise kann die routine zu tun, die Datenbank nennen, braucht nicht zu wissen, etwas über das Daten-handling. Hier ist so eine routine:

    def read_DB_Records(self, tablename, fieldlist, wherefield, wherevalue) -> list:

        DBfile = 'C:/DATA/MyDatabase.accdb'
        # this connection string is for Access 2007, 2010 or later .accdb files
        conn = pyodbc.connect(r'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ='+DBfile)
        cursor = conn.cursor()

        # Build the SQL Query string using the passed-in field list:
        SQL = "SELECT "
        for i in range(0, len(fieldlist)):
            SQL = SQL + "[" + fieldlist[i] + "]"
            if i < (len(fieldlist)-1):
                SQL = SQL + ", "
        SQL = SQL + " FROM " + tablename

        # Support an optional WHERE clause:
        if wherefield != "" and wherevalue != "" :
            SQL = SQL + " WHERE [" + wherefield + "] = " + "'" + wherevalue + "';"

        results = []    # Create the results list object

        cursor.execute(SQL) # Execute the Query

        # (Optional) Get a list of the column names returned from the query:
        columns = [column[0] for column in cursor.description]
        results.append(columns) # append the column names to the return list

        # Now add each row as a list of column data to the results list
        for row in cursor.fetchall():   # iterate over the cursor
            results.append(list(row))   # add the row as a list to the list of lists

        cursor.close()  # close the cursor
        conn.close()    # close the DB connection

        return results  # return the list of lists

InformationsquelleAutor der Antwort Grimravus

Vorausgesetzt, Sie wissen, Sie Spaltennamen!
Auch hier gibt es drei verschiedene Lösungen,

du willst wohl das Letzte!

colnames = ['city', 'area', 'street']
data = {}

counter = 0
for row in x.fetchall():
    if not counter in data:
        data[counter] = {}

    colcounter = 0
    for colname in colnames:
        data[counter][colname] = row[colcounter]
        colcounter += 1

    counter += 1

Das ist eine indizierte version, nicht die schönste Lösung aber es funktioniert.
Ein weiterer wäre, index der Spalte name als dictionary-key mit einer Liste innerhalb jedes Schlüssels mit den Daten in der Reihenfolge der Zeilennummern. by doing:

colnames = ['city', 'area', 'street']
data = {}

for row in x.fetchall():
    colindex = 0
    for col in colnames:
        if not col in data:
            data[col] = []
        data[col].append(row[colindex])
        colindex += 1

Schreiben dieses, ich verstehe, dass dies for col in colnames ersetzt werden könnte durch for colindex in range(0, len()) aber Sie bekommen die Idee.
Die späteren Beispiel tho nützlich sein würde, wenn nicht das abrufen aller Daten, aber eine Zeile zu einem Zeitpunkt, zum Beispiel:

Mit dict für jede Zeile von Daten

def fetchone_dict(stuff):
    colnames = ['city', 'area', 'street']
    data = {}

    for colindex in range(0, colnames):
        data[colnames[colindex]] = stuff[colindex]
    return data

row = x.fetchone()
print fetchone_dict(row)['city']

Immer tablenames (denke ich.. danke an Foo Stack):

eine Direktere Lösung von beargle unten!

cursor.execute("SELECT sys.objects.name, sys.columns.name FROM sys.objects INNER JOIN sys.columns ON sys.objects.object_id = sys.columns. object_id WHERE sys.objects.type = 'U';")
schema = {}
for it in cursor.fetchall():
    if it[0] in schema:
       schema[it[0]].append(it[1])
    else:
        schema[it[0]] = [it[1]]

InformationsquelleAutor der Antwort Torxed