运用SQLAlchemy

    result = engine.execute(s)
    for row in result:
        Info["UserId"]=row[0]
        Info["UserTitle"] = row[1]
        Info["UserCode"] = row[2]
        Info["UserType"] = row[3]
    result.close()

返回的result为一个元组，

echo设置为True，目的是SqlAlchemy将会把执行sql命令的过程输出到标准输出。这主要是便于调试，但如果是用于生产环境中应该设置为False。

客户端连接到数据库postgresql：

客户端connect >sqlalchemy->psycopg2->DBAPI->postgresql

engine = create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:root@localhost:5432/ttt', echo=True)

创建引擎：指定     要连接的数据库+数据库接口://帐号:密码@localhost:5432/数据库名称 

metadata元数据，实例化metadata，绑定到engine上，相当于初始化了表结构

user = Table('book',metadata,
                   Column('id',Integer,primary_key=True),
                   Column('name',String(20)),
                   )

用Table来创建表，表的名称，类型，字段定义

user不是表名，是数据表book对应的类名

metadata.create_all(checkfirst=True)

创建数据表，checkfirst=True，数据库相关对象已经存在的化就不会在创建了

定义列   查询行

When we use literal(文字的) strings, the Core can’t adapt(适应) our SQL to work on different database backends. 

也就是不推荐使用原生sql查询

插入数据：

最方便的插入
user.insert().execute([{'id':6,'name':'1183532@qq.com'},{'id':5,'name':'118352@qq.com'}])
user.insert().execute(id=7, name='hello')

删除指定数据：

coon.execute(user.delete().where(user.c.id == 7))

清空表中的数据：

coon.execute(user.delete())

更新数据：

s = user.update().where(user.c.id == 7).values(name='say hello')
r = coon.execute(s)

查询数据：

s = select([user.c.name,user.c.id])
result = coon.execute(s)
for row in result:
    print row

s = select([user,])
result = coon.execute(s)
for row in result:
    print row

#coding:utf-8
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import MetaData,Column,Sequence,ForeignKey,Integer
from sqlalchemy import Table,String
from sqlalchemy.sql import select,text
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://postgres:root@localhost:5432/ttt', echo=True)
metadata = MetaData()
metadata.bind = engine
#数据库表与对象之间的映射关系
user = Table('book',metadata,
                   Column('id',Integer,primary_key=True),
                   Column('name',String(20)),
                   )
address = Table('address',metadata,
                Column('id',Integer,primary_key=True),
                Column('user_id',None,ForeignKey('user.id')),
                Column('email',String(60),nullable=False),
                )
#创建数据表
metadata.create_all(checkfirst=True)

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