Question

JSON

{“users”：[{“username”：“userxyz”，“id”：4，“email”：“xyz@gmail.com”，“events”：[{“event_name”：“vday”} ，{“event_name”：“bday”}]}]}

DB

class User(db.Model):

    id= db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username= db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email= db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
    events= db.relationship('Event', backref='user')

class Event(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    event_name = db.Column(db.String(200), nullable=False)
    user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'))

架构

class UserSchema(ma.ModelSchema):
        events = fields.Nested('EventSchema', many=True)

class Meta:
    model = User

class EventSchema(ma.ModelSchema):
    class Meta:
        model = Event
        exclude = ('id', 'user_id', 'user')

Answer 1

有这个东西json.dumps（values）你可以使用它来转储数据。这会将你的json对象转换为json字符串，以便你可以将它插入到数据库的文本字段中。看看这个链接json

Answer 2

首先，您需要导入json文件：

import json
from pandas.io.json import json_normalize


with open("json_file_path_goes_here") as f:
    data = json.load(f)

# data = {"users": [{"username": "userxyz", 
#                    "id": 4, 
#                    "email": "xyz@gmail.com", 
#                    "events": [{"event_name": "vday"}, 
#                               {"event_name": "bday"}]
#                  }]
#        }

然后，您可以使用json_normalize以结构化格式获取它：

df = json_normalize(data["users"], "events", ["email", "id", "username"]).set_index('id')

#     event_name    email       username
# id            
# 4     vday    xyz@gmail.com   userxyz
# 4     bday    xyz@gmail.com   userxyz

从该数据框中可以轻松地将条目添加到数据库中：

df.to_sql('User', engine, if_exists='append')

我如何转换这个JSON，以便我可以使用Flask-SQLAlchemy将它添加到MySQL数据库？

2 个答案: