在数据驱动的时代,Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库生态，已成为连接应用程序与数据库的首选语言，将处理好的数据持久化存储到数据库中，是确保数据安全、实现复杂查询和支撑应用功能的关键环节，本文将系统性地介绍如何使用Python将数据保存到不同类型的数据库中，涵盖从轻量级的本地数据库到企业级的关系型数据库，再到灵活的NoSQL数据库，并探讨相关的最佳实践。
使用内置的SQLite进行本地数据存储
对于小型应用、原型开发或需要本地数据持久化的场景，Python内置的sqlite3模块是绝佳选择，SQLite是一个C语言库，它提供了一个轻量级的、基于磁盘的数据库，无需单独的服务器进程，非常适合入门学习和简单项目。
操作步骤如下：
- 连接数据库（或创建数据库）：如果指定的数据库文件不存在，
sqlite3.connect()会自动创建它。 - 创建游标对象：游标是执行SQL命令和遍历查询结果的接口。
- 执行SQL语句：使用游标的
execute()方法来创建表、插入数据等。 - 提交事务：对于修改数据的操作（如INSERT, UPDATE, DELETE），必须调用连接对象的
commit()方法才能将更改保存到磁盘。 - 关闭连接：操作完成后，关闭连接以释放资源。
代码示例：
import sqlite3
# 1. 连接到数据库（如果不存在则会创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 2. 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 3. 执行SQL语句，创建一个表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
email TEXT UNIQUE NOT NULL
)
''')
# 4. 准备要插入的数据
users_to_insert = [
('Alice', 'alice@example.com'),
('Bob', 'bob@example.com'),
('Charlie', 'charlie@example.com')
]
# 使用占位符(?)安全地插入多条数据，防止SQL注入
cursor.executemany('INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)', users_to_insert)
# 5. 提交事务
conn.commit()
# (可选) 查询数据以验证
cursor.execute('SELECT * FROM users')
print(cursor.fetchall())
# 6. 关闭连接
conn.close() 使用with语句可以更安全地管理连接，确保即使在发生错误时连接也能被正确关闭。
连接并操作MySQL数据库
当应用需要处理大量数据、支持高并发和复杂的用户权限管理时，像MySQL这样的关系型数据库管理系统（RDBMS）是更合适的选择，Python需要通过特定的数据库驱动来与MySQL通信。
操作步骤：
- 安装驱动：常用的驱动有
mysql-connector-python（官方）和PyMySQL（纯Python实现）。pip install mysql-connector-python
- 建立连接：提供主机名、用户名、密码和数据库名等参数。
- 创建游标并执行SQL：与SQLite类似，但占位符通常为
%s。 - 提交与关闭：同样需要
commit()和close()。
代码示例：
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
try:
# 建立数据库连接
conn = mysql.connector.connect(
host='localhost',
user='your_username',
password='your_password',
database='your_database'
)
if conn.is_connected():
cursor = conn.cursor()
# 创建表（如果不存在）
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(255) NOT NULL,
price DECIMAL(10, 2) NOT NULL
)
''')
# 插入单条数据
sql_query = "INSERT INTO products (product_name, price) VALUES (%s, %s)"
product_data = ('Laptop', 1200.50)
cursor.execute(sql_query, product_data)
# 提交事务
conn.commit()
print(f"{cursor.rowcount} 条记录已插入。")
except Error as e:
print(f"数据库错误: {e}")
finally:
# 确保连接被关闭
if 'conn' in locals() and conn.is_connected():
cursor.close()
conn.close()
print("MySQL连接已关闭。") 与NoSQL数据库MongoDB交互
对于非结构化或半结构化数据,或者需要高可扩展性和灵活数据模型的应用，NoSQL数据库如MongoDB提供了强大的解决方案，Python通过pymongo库与MongoDB进行交互。
操作步骤：
- 安装驱动：
pip install pymongo
- 建立连接：连接到MongoDB服务器。
- 选择数据库和集合：MongoDB中的“集合”类似于关系型数据库中的“表”，“文档”类似于“行”。
- 插入文档：直接将Python字典插入到集合中，无需预先定义模式。
代码示例：
from pymongo import MongoClient
# 1. 创建MongoDB客户端，连接到本地实例
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
# 2. 选择数据库（如果不存在会自动创建）
db = client['inventory_db']
# 3. 选择集合（如果不存在会自动创建）
collection = db['products']
# 4. 准备要插入的文档（Python字典）
new_products = [
{"item": "canvas", "qty": 100, "tags": ["cotton"], "size": {"h": 28, "w": 35.5, "uom": "cm"}},
{"item": "journal", "qty": 25, "tags": ["blank", "red"], "size": {"h": 14, "w": 21, "uom": "cm"}},
{"item": "mat", "qty": 85, "tags": ["gray"], "size": {"h": 27.9, "w": 35.5, "uom": "cm"}}
]
# 5. 插入多个文档
result = collection.insert_many(new_products)
print(f"成功插入文档，ID列表: {result.inserted_ids}")
# 6. 关闭连接
client.close() 数据库选择对比
为了帮助您做出决策,下表简要对比了这三种数据库的典型适用场景：
| 特性 | SQLite | MySQL | MongoDB |
|---|---|---|---|
| 类型 | 关系型 (嵌入式) | 关系型 (客户端/服务器) | NoSQL (文档型) |
| 部署 | 无需服务器，单文件 | 需要独立服务器进程 | 需要独立服务器进程 |
| 数据结构 | 严格的表结构，预定义模式 | 严格的表结构，预定义模式 | 灵活的JSON/BSON文档，无模式 |
| 可扩展性 | 有限，适合单机 | 垂直扩展为主，可通过分片水平扩展 | 天然支持水平扩展 |
| 最佳用途 | 本地应用缓存、小型桌面应用、测试 | Web应用、数据仓库、需要事务的场景 | 大数据、内容管理、实时分析、物联网 |
最佳实践与进阶
- 防止SQL注入：永远不要直接使用字符串格式化来构建SQL查询，始终使用参数化查询（如SQLite的和MySQL的
%s），这是防止SQL注入攻击的根本方法。 - 使用连接池：在高并发的Web应用中，频繁地创建和销毁数据库连接会消耗大量资源，使用连接池（如
SQLAlchemy的连接池或DBUtils）可以复用连接，显著提升性能。 - 考虑ORM（对象关系映射）：对于大型项目，直接编写SQL代码可能会变得冗长且难以维护，ORM框架（如SQLAlchemy、Django ORM）允许您用Python对象来操作数据库记录，使代码更面向对象、更易于维护，并能自动处理很多底层的细节和安全问题。
相关问答FAQs
问1：我应该为我的项目选择哪种数据库？
答： 选择数据库主要取决于您的具体需求：
- SQLite：如果您正在开发一个小型工具、一个桌面应用，或者需要一个简单的本地存储方案用于学习和测试，SQLite是完美的，它零配置，易于使用。
- MySQL：如果您正在构建一个需要处理大量用户、数据一致性要求高、事务支持至关重要的Web应用（如电商、社交网站），那么MySQL或PostgreSQL这样的关系型数据库是标准选择。
- MongoDB：如果您的数据结构不固定或非常复杂（如JSON文档），或者您需要快速迭代开发并期望未来能轻松地水平扩展以处理海量数据（如大数据分析、物联网平台），那么MongoDB这样的NoSQL数据库会更适合。
问2：什么是ORM，我为什么需要它？
答： ORM（Object-Relational Mapping）是一种编程技术，用于在面向对象的编程语言和关系型数据库之间建立一座桥梁，它允许开发者使用他们熟悉的编程语言对象（如Python类）来表示和操作数据库中的表，而无需编写原始的SQL语句。
您需要它的原因包括：
- 提高开发效率：ORM将繁琐的SQL编写抽象为简单的方法调用，代码更简洁，开发速度更快。
- 增强可维护性：业务逻辑与数据访问代码分离，代码结构更清晰，更易于重构和维护。
- 数据库无关性：优秀的ORM可以轻松切换底层数据库（如从MySQL切换到PostgreSQL），而无需修改大量的业务代码。
- 内置安全防护：ORM框架通常会自动处理参数化查询，极大地降低了SQL注入的风险。
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