Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Преобразование Sqlalchemy postgresql null и None в поле типа JSONB

Я сохраняю словари 3 уровня в postgresql с помощью sqlalchemy как тип jsonb:

{'result': {'key_0': {...}, 'key_1': {...}, None: {...}}

После запроса строки я не преобразовал None в строку

{'result': {'key_0': {...}, 'key_1': {...}, u'null': {...}}

Это ошибка sqlalchemy?

postgresql 9.4, sqlalchemy 1.0.8, сервер Ubuntu 12.04.5


Ответы:


1

Мне кажется, это правильно.

Я считаю, что в javascript (и, следовательно, в json) индексы словаря преобразуются в строки. Итак, он генерирует что-то вроде:

myvar[null] = {...}

который становится

myvar['null'] = {...}

В любом случае, если я увижу, что null используется в качестве словарного ключа, это заставит меня бежать куда глаза глядят. Я бы рекомендовал против этого.

12.10.2015
  • стандартная библиотека json python правильно выгружает и загружает данные из строки json. null из строки json правильно преобразуется в None. 13.10.2015
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..