Выходные данные, которые вы получаете по вашему SQL-запросу, поступают из базы данных в этом формате.
У вас есть два варианта
- Составьте карту данных самостоятельно (напишите собственный ORM)
- Научитесь пользоваться ORM
Вариант 1
Примечание. Я только что жестко закодировал ваш результат запроса для тестирования.
from sqlalchemy.engine import create_engine
from datetime import datetime
from decimal import Decimal
# 2010-02-18 03:00:00.000
dateTimeFormat = "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"
class hivexy:
def __init__(self, for_dt, for_d, for_h, value, metric, lat_lon):
self.for_dt = for_dt
self.for_d = for_d
self.for_h = for_h
self.value = value
self.metric = metric
self.lat_lon = lat_lon
# Pretty Printing on print(hivexy)
def __str__(self):
baseString = ("for_dt: {}\n"
"for_d: {}\n"
"for_h: {}\n"
"value: {}\n"
"metric: {}\n"
"lat_lon: {}\n")
return baseString.format(for_dt, for_d, for_h, value, metric, lat_lon)
#engine = create_engine('presto://u:p@host:port',connect_args={'protocol': 'https', 'requests_kwargs': {'verify': 'mypem'}})
#results = engine.execute("select * from 'hive.x.y' limit 1")
results = [(u'2010-02-18 03:00:00.000', u'2010-02-18 00:00:00.000', 3, u'-0.191912651062011660', u'hey', u'there')]
hiveObjects = []
for row in results:
for_dt = datetime.strptime(row[0], dateTimeFormat)
for_d = datetime.strptime(row[1], dateTimeFormat)
for_h = row[2]
value = Decimal(row[3])
metric = row[4]
lat_lon = row[5]
hiveObjects.append(hivexy(for_dt, for_d, for_h, value, metric, lat_lon))
for hiveObject in hiveObjects:
print(hiveObject)
Вариант 2
При этом используется отражение - он запрашивает метаданные базы данных для типов полей, поэтому вам не нужно делать все это в варианте 1.
from sqlalchemy import *
from sqlalchemy.engine import create_engine
from sqlalchemy.schema import *
engine = create_engine('presto://u:p@host:port',connect_args={'protocol': 'https', 'requests_kwargs': {'verify': 'mypem'}})
# Reflection - SQLAlchemy will get metadata from database including field types
hiveXYTable = Table('hive.x.y', MetaData(bind=engine), autoload=True)
s = select([hiveXYTable]).limit(1)
results = engine.execute(s)
for row in results:
print(row)