将pydantic对象写入sqlalchemy json列

将pydantic对象写入SQLAlchemy JSON列是指将使用pydantic库定义的数据模型对象存储到SQLAlchemy的JSON列中。pydantic是一个用于数据验证和解析的Python库，它提供了一种简单且强大的方式来定义数据模型和验证输入数据。

在将pydantic对象写入SQLAlchemy JSON列之前，需要先创建一个SQLAlchemy模型，并在模型中定义一个JSON列来存储数据。然后，通过将pydantic对象转换为字典，再将字典存储到JSON列中。

以下是一个示例代码，演示了如何将pydantic对象写入SQLAlchemy JSON列：

from sqlalchemy import Column, Integer, JSON, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from pydantic import BaseModel

# 创建SQLAlchemy引擎和会话
engine = create_engine('数据库连接字符串')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 创建基础模型
Base = declarative_base()

# 定义数据模型
class MyModel(Base):
    __tablename__ = 'my_table'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    data = Column(JSON)

# 定义pydantic数据模型
class MyPydanticModel(BaseModel):
    name: str
    age: int

# 创建一个pydantic对象
pydantic_obj = MyPydanticModel(name='John', age=25)

# 将pydantic对象转换为字典
data_dict = pydantic_obj.dict()

# 创建SQLAlchemy模型对象并存储到数据库
sqlalchemy_obj = MyModel(data=data_dict)
session.add(sqlalchemy_obj)
session.commit()

在上述示例中，我们首先创建了一个SQLAlchemy引擎和会话，然后定义了一个包含JSON列的数据模型MyModel。接下来，我们定义了一个pydantic数据模型MyPydanticModel，并创建了一个pydantic对象pydantic_obj。然后，我们将pydantic对象转换为字典data_dict，并创建了一个SQLAlchemy模型对象sqlalchemy_obj，将其添加到会话中并提交到数据库。

这样，我们就成功将pydantic对象写入了SQLAlchemy JSON列中。

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