Python 与哪种数据库搭配效果最佳？

Python是一种通用的高级编程语言，广泛应用于各种领域，包括Web开发、数据分析、人工智能和数据库管理等，在数据库方面，Python可以与多种数据库进行交互，以下是一些常见的数据库及其与Python的结合方式：

常见数据库与Python的结合

（图片来源网络，侵删）

数据库类型	数据库名称	Python库或框架	描述
关系型数据库	MySQL	`mysql-connector-python`、`SQLAlchemy`	MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛用于Web应用，通过这些库，可以在Python中轻松操作MySQL数据库。
	PostgreSQL	`psycopg2`、`SQLAlchemy`	PostgreSQL是一个功能强大的开源对象-关系型数据库系统，使用这些库可以实现高效的PostgreSQL操作。
	SQLite	`sqlite3`、`SQLAlchemy`	SQLite是一个轻量级的嵌入式关系型数据库，内置于Python标准库中，适用于小型项目和原型开发。
NoSQL	MongoDB	`pymongo`	MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，适合处理大量非结构化数据，通过`pymongo`库，可以轻松地在Python中操作MongoDB。
	Cassandra	`cassandra-driver`	Cassandra是一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库，通过Cassandra驱动，可以在Python中高效地操作Cassandra数据库。
	Redis	`redis-py`	Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统，用作数据库、缓存和消息代理，通过`redis-py`库，可以在Python中方便地操作Redis。

详细解释

SQLite (内置)

import sqlite3
连接到SQLite数据库（如果不存在则创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
插入一条记录
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
提交事务
conn.commit()
查询记录
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
关闭连接
conn.close()

MySQL (使用SQLAlchemy)

from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData
创建引擎并连接到MySQL数据库
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://user:password@localhost/mydatabase')
反射表结构
metadata = MetaData()
users = Table('users', metadata, autoload_with=engine)
插入记录
ins = users.insert().values(name='Bob', age=25)
engine.execute(ins)
查询记录
results = engine.execute("SELECT * FROM users")
for row in results:
    print(row)

MongoDB (使用PyMongo)

from pymongo import MongoClient
连接到MongoDB服务器
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']
collection = db['users']
插入一条记录
document = {"name": "Charlie", "age": 28}
collection.insert_one(document)
查询记录
for x in collection.find():
    print(x)

这些示例展示了如何在不同的数据库中使用Python进行基本的CRUD操作，根据具体需求选择合适的数据库和相应的Python库，能够显著提升开发效率和应用性能。