Python数据库操作全攻略：从连接到ORM实践！

在现代软件开发中，数据库是存储和检索数据的核心组件。Python提供了多种机制来与数据库进行交云，包括但不限于原生支持的SQLite，以及通过第三方库支持的MySQL、PostgreSQL等。本节将深入探讨如何通过Python操作数据库，涵盖从建立连接到处理查询结果的全过程。

1. 数据库连接
与数据库的交互首先从建立连接开始。Python使用connect()方法创建数据库连接对象，该方法的参数依赖于所使用的数据库。以下是使用SQLite和MySQL的示例。
SQLite:
SQLite是一个轻量级的数据库，它的数据库是存储在本地文件中的。Python标准库包含了sqlite3模块，使得与SQLite数据库的交互变得简单。
import sqlite3
connection = sqlite3.connect('example.db')
此代码片段创建了一个名为example.db的SQLite数据库文件，并打开了与之的连接。
MySQL:
对于MySQL数据库，可以使用mysql-connector-python包来连接数据库。首先需要安装这个包(pip install mysql-connector-python)。
import mysql.connector
connection = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="yourusername",
    password="yourpassword",
    database="yourdatabase"
)
该代码片段使用了数据库的地址、用户名、密码和数据库名称来建立连接。
2. 执行SQL语句
一旦与数据库建立了连接，就可以执行SQL语句了。这包括数据定义语言（DDL）操作如创建表，数据操作语言（DML）操作如插入记录，以及数据查询语言（DQL）操作如查询数据。
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, grade TEXT)''')
connection.commit()
这个例子中，首先创建了一个游标对象，然后通过游标执行了一个SQL命令来创建一个新表students。commit()方法用于提交事务，确保SQL命令的更改被保存。
3. 处理查询结果
执行查询后，可以使用游标对象检索查询结果。
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, grade TEXT)''')
connection.commit()
fetchall()方法获取查询结果中的所有行，然后可以遍历这些行来访问每条记录的数据。
4. 使用ORM工具
对象关系映射（ORM）工具提供了一种高级的方法来操作数据库，允许开发者使用Python类而不是SQL语句来表示和操作数据。SQLAlchemy和Django ORM是Python社区中广泛使用的ORM框架。
SQLAlchemy 示例：
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
这段代码创建了一个连接到example.db数据库的引擎，并定义了一个基础类，之后可以用来定义数据库模型（类）。
Django ORM 示例：
Django框架内置了ORM工具，可以在Django项目的模型文件中定义模型。
from django.db import models
class Student(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    grade = models.CharField(max_length=10)
此模型定义了一个Student模型，包含name和grade字段。
总结

Python通过提供直接执行SQL语句的方式以及通过ORM工具操作数据库的方法，为数据库操作提供了灵活性和强大的功能。无论是直接使用SQL语句进行数据库操作，还是借助ORM工具简化数据操作，Python都能满足不同开发者的需求。通过了解和应用这些方法，可以有效地在Python应用程序中集成和利用数据库功能。

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