python - recorrer - Hacer una lista de diccionarios con cx_Oracle

lista de diccionarios python

Question

He estado usando la siguiente función para hacer un formato "más legible" (supuestamente) para obtener datos de Oracle. Aquí está la función:

def rows_to_dict_list(cursor):
    """ 
    Create a list, each item contains a dictionary outlined like so:
    { "col1_name" : col1_data }
    Each item in the list is technically one row of data with named columns,
    represented as a dictionary object
    For example:
    list = [
        {"col1":1234567, "col2":1234, "col3":123456, "col4":BLAH},
        {"col1":7654321, "col2":1234, "col3":123456, "col4":BLAH}
    ]
    """

    # Get all the column names of the query.
    # Each column name corresponds to the row index
    # 
    # cursor.description returns a list of tuples, 
    # with the 0th item in the tuple being the actual column name.
    # everything after i[0] is just misc Oracle info (e.g. datatype, size)
    columns = [i[0] for i in cursor.description]

    new_list = []
    for row in cursor:
        row_dict = dict()
        for col in columns:
            # Create a new dictionary with field names as the key, 
            # row data as the value.
            #
            # Then add this dictionary to the new_list
            row_dict[col] = row[columns.index(col)]

        new_list.append(row_dict)
    return new_list

Entonces usaría la función así:

sql = "Some kind of SQL statement"
curs.execute(sql)
data = rows_to_dict_list(curs)
#
for row in data:
    item1 = row["col1"]
    item2 = row["col2"]
    # Do stuff with item1, item2, etc...
    # You don''t necessarily have to assign them to variables,
    # but you get the idea.

Si bien esto parece funcionar bastante bien bajo diferentes niveles de estrés, me pregunto si hay una forma más eficiente o "pitónica" de hacer esto.

Answer 1

Crear un dict

cols=dict()
for col, desc in enumerate(cur.description):
    cols[desc[0]] = col

Acceder:

for result in cur
    print (result[cols[''COL_NAME'']])

Answer 2

Hay otras mejoras que hacer, pero esto realmente me llamó la atención:

    for col in columns:
        # Create a new dictionary with field names as the key, 
        # row data as the value.
        #
        # Then add this dictionary to the new_list
        row_dict[col] = row[columns.index(col)]

Además de ser ineficiente, el uso del index en situaciones como esta es propenso a errores, al menos en situaciones donde el mismo elemento puede aparecer dos veces en una lista. Utilice enumerate lugar:

    for i, col in enumerate(columns):
        # Create a new dictionary with field names as the key, 
        # row data as the value.
        #
        # Then add this dictionary to the new_list
        row_dict[col] = row[i]

Pero eso es papas pequeñas, de verdad. Aquí hay una versión mucho más compacta de esta función:

def rows_to_dict_list(cursor):
    columns = [i[0] for i in cursor.description]
    return [dict(zip(columns, row)) for row in cursor]

Déjame saber si eso funciona.

Answer 3

No debe usar dict para grandes conjuntos de resultados porque el uso de la memoria será enorme. Uso mucho cx_Oracle y no tengo un buen diccionario que me haya molestado lo suficiente como para escribir un módulo para él. También tengo que conectar Python a muchas bases de datos diferentes, así que lo hice de una manera que puede usar con cualquier conector DB API 2.

Está en PyPi DBMS - Bases de datos simplificadas

>>> import dbms
>>> db = dbms.OraConnect(''myUser'', ''myPass'', ''myInstance'')
>>> cur = db.cursor()
>>> cur.execute(''SELECT * FROM people WHERE id = :id'', {''id'': 1123})
>>> row = cur.fetchone()
>>> row[''last_name'']
Bailey
>>> row.last_name
Bailey
>>> row[3]
Bailey
>>> row[0:4]
[1123, ''Scott'', ''R'', ''Bailey'']

Answer 4

Para obtener una manera limpia de evitar el uso de la memoria de descargar todo en una lista por adelantado, puede ajustar el cursor en una función de generador:

def rows_as_dicts(cursor):
    """ returns cx_Oracle rows as dicts """
    colnames = [i[0] for i in cursor.description]
    for row in cursor:
        yield dict(zip(colnames, row))

Luego use de la siguiente manera: las filas del cursor se convierten a dictados mientras se repite:

for row in rows_as_dicts(cursor):
    item1 = row["col1"]
    item2 = row["col2"]

Answer 5

Supongamos que el cursor "Cursor" ya está definido y listo para ir:

byCol = {cl:i for i,(cl,type, a, b, c,d,e) in enumerate(Cursor.description)}

entonces solo puedes ir

for row in Cursor: column_of_interest = row[byCol["COLUMN_NAME_OF_INTEREST"]]

No tan limpio y suave como si el sistema lo manejara solo, pero no horrible.

Answer 6

Tengo una mejor

import cx_Oracle

def makedict(cursor):
"""Convert cx_oracle query result to be a dictionary   
"""
cols = [d[0] for d in cursor.description]

def createrow(*args):
    return dict(zip(cols, args))

return createrow

db = cx_Oracle.connect(''user'', ''pw'', ''host'')
cursor = db.cursor()
rs = cursor.execute(''SELECT * FROM Tablename'')
cursor.rowfactory = makedict(cursor)