Python数据库连接操作 Python数据库交互常用模块解析

python操作数据库常用模块包括sqlite3、pymysql、mysqlclient、psycopg2及sqlalchemy。1. sqlite3适用于本地开发或小型项目，使用流程为连接数据库→创建游标→执行sql→提交事务→关闭连接；2. pymysql和mysqlclient用于mysql操作，区别在于pymysql是纯python实现而mysqlclient是c扩展，参数占位符前者用%s后者可用%s或?；3. psycopg2支持postgresql，提供事务控制、异步查询等高级特性，并可通过dictcursor返回字典结果；4. sqlalchemy作为orm工具可映射数据库表为类，简化数据库交互，支持多种数据库后端并提升代码可读性。

Python 要跟数据库打交道，离不开几个常用模块。不管是做数据分析、Web 后端，还是自动化脚本，掌握这些模块能让你事半功倍。

1. sqlite3：轻量级数据库操作首选

SQLite 是一个嵌入式数据库，不需要独立的服务进程，特别适合本地开发或小型项目。Python 自带 sqlite3 模块，开箱即用。

使用流程一般是这样：

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• 连接数据库（如果文件不存在会自动创建）
• 创建游标对象
• 执行 SQL 语句
• 提交事务（执行增删改时）
• 关闭连接

举个例子，假设你要插入一条用户数据：

import sqlite3  conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor()  cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)") cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", ("Alice",)) conn.commit()

记得每次执行完写操作都要 commit()，否则不会保存。读取的话可以直接 execute().fetchall()。

2. pymysql 和 mysqlclient：操作 MySQL 的两种方式

如果你用的是 MySQL 数据库，常用的 Python 模块有两个：pymysql 和 mysqlclient。前者是纯 Python 实现，安装方便；后者是 C 扩展，性能更好一些。

两者的使用方式差不多，都是先建立连接，再执行 SQL。比如用 pymysql 插入数据：

import pymysql  conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='testdb') cursor = conn.cursor()  cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (%s)", ("Bob",)) conn.commit()

区别主要在参数占位符上：pymysql 用 %s，而 mysqlclient 可以用 %s 或 ?，看你的习惯。

另外，这两个模块默认不是“自动提交”的，所以写操作之后别忘了调用 commit()。

3. psycopg2：连接 PostgreSQL 的利器

PostgreSQL 在中大型项目中很常见，Python 下最主流的连接模块就是 psycopg2。它支持很多高级特性，比如事务控制、异步查询等。

基本使用方式和前面类似，但要注意几点：

• 参数占位符用 %s
• 查询结果默认返回元组，可以用 cursor_factory=psycopg2.extras.DictCursor 让结果变成字典形式

示例代码如下：

import psycopg2 from psycopg2 import extras  conn = psycopg2.connect("dbname=testdb user=postgres password=secret") cursor = conn.cursor(cursor_factory=extras.DictCursor)  cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (1,)) row = cursor.fetchone() print(row['name'])  # 输出用户名

这个模块对类型转换也做得比较好，比如日期、JSON 类型都能自动处理。

4. ORM 工具：SQLAlchemy 简化数据库交互

如果你不想手写太多 SQL，可以考虑用 ORM（对象关系映射）工具，其中最流行的就是 SQLAlchemy。

它的优势在于：

• 把数据库表映射成类，操作对象就像操作数据一样
• 支持多种数据库后端（MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）
• 查询语句更直观，可读性强

简单看一下怎么定义模型并插入数据：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker  Base = declarative_base()  class User(Base):     __tablename__ = 'users'     id = Column(Integer, primary_key=True)     name = Column(String)  engine = create_engine('sqlite:///example.db') Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session()  new_user = User(name="Charlie") session.add(new_user) session.commit()

虽然一开始学习成本高一点，但一旦上手，维护起来比原始 SQL 方便很多。

基本上就这些。不同场景下选合适的模块很重要：小项目用 sqlite3，MySQL 用 pymysql 或 mysqlclient，PostgreSQL 推荐 psycopg2，复杂业务建议上 SQLAlchemy。