Сначала, необходимо определить Pydantic-схему, которая соответствует структуре ваших SQLAlchemy `Row` объектов. Предположим, у вас есть такая схема:
```python
from pydantic import BaseModel
class RegionSchema(BaseModel):
id: int
name: str
# Включите все поля, необходимые для описания вашего региона
class RegionsListSchema(BaseModel):
regions: list[RegionSchema]
```
Сериализация списка `sqlalchemy.engine.row.Row` объектов в соответствии с Pydantic-схемой будет состоять из нескольких шагов:
1. Создание экземпляра Pydantic-модели для каждого `Row` объекта. Это можно сделать, используя данные из каждой строки и создавая экземпляры `RegionSchema`.
2. Создание списка экземпляров Pydantic-модели.
3. Создание экземпляра `RegionsListSchema` с использованием этого списка.
Вот пример кода, как это можно сделать:
```python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy import select
from your_application.model import Region # Пример модели SQLAlchemy для региона
# Настройка подключения к базе данных...
engine = create_engine("sqlite:///your_database.db")
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Ваша pydantic-схема выше определена...
# ...
# Выполнение запроса для получения списка регионов
stmt = select(Region)
result = session.execute(stmt)
# Список для хранения экземпляров Pydantic-модели
region_list = []
# Десериализация каждой строки в Pydantic модель
for row in result.scalars(): # Метод scalars() используется, чтобы получить `Row` объекты
region = RegionSchema(
id=row.id,
name=row.name,
# Сюда необходимо включить остальные необходимые поля
)
region_list.append(region)
# Создание экземпляра Pydantic-модели для списка регионов
regions_list_schema = RegionsListSchema(regions=region_list)
# Теперь `regions_list_schema` готов к использованию, и его можно сериализовать в JSON
regions_list_json = regions_list_schema.json()
print(regions_list_json)
```
В этом примере предполагается, что у вас уже настроено подключение к базе данных и вы определили модель SQLAlchemy для таблицы, содержащей регионы. Вместо `'your_application.model'` и `'Region'` используйте путь и название вашей модели соответственно. Помните, что поля в `RegionSchema` должны соответствовать полям, возвращаемым вашим SQL-запросом.
Этот подход обеспечивает четкую сериализацию (а также валидацию, если это необходимо) ваших данных SQL в формате, удобном для использования Pydantic, и готовом для преобразования в JSON или другие форматы.