這里簡單總結一下，有3種方式，一種是原生的pymysql，一種是ORM框架SQLAlchemy，一種是pandas，這3種方法操作mysql數據庫都很簡單，下面我結合相關實例介紹一下實現過程，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
為了更好地說明問題，我這里新建了一個student數據表，主要內容如下，包含6個字段信息：
pymysql：這個是原生的專門用于操作mysql數據的一個庫，是最基本的方式，使用簡單，方便快捷，下面我簡單介紹一下這個庫：1.安裝pymysql，這個直接在cmd窗口輸入命令“pip install pymysql”就行，如下：
2.安裝成功后，我們就可以進行正常的測試了，主要代碼及截圖如下：
查詢mysql數據庫，代碼很簡單，設置一下對應的host,user,passwd,db,chartset就行：
程序運行截圖如下，成功獲取數據：
更新數據庫（包括更新、插入和刪除操作，只要sql語句不同就行），代碼與上面類似，唯一的區別就是，更新后需要commit提交一下數據庫，不然數據庫不會發生改變：
程序運行截圖如下，已經成功插入數據：
SQLAlchemy：這是一個ORM框架，對象關系映射模型，支持MySQL，SQL Server，Oracle等主流關系型數據庫，基于pymysql庫，封裝了大量的內置函數，可以直接對數據庫進行增刪改查操作，使用起來非常方便，下面我簡單介紹一下這個庫：1.安裝SQLAlchemy，這個與上面類似，直接在cmd窗口輸入命令“pip install sqlalchemy”就行，如下：
2.安裝完成后，我們就可以來操作mysql數據了，主要代碼及截圖如下：
首先，連接數據庫，這個與上面類似，需要指定用戶名，密碼等，創建session會話和base基類：
定義Student類，對應student數據表，這個根據字段信息直接定義就行：
查詢數據，主要代碼如下：
程序運行截圖：
插入數據，需要commit提交，代碼如下：程序運行截圖，已成功插入數據：
更新數據，需要commit提交，代碼如下：程序截圖如下，已成功修改數據：
刪除數據，需要commit提交，代碼如下：已刪除數據：
pandas：這是一個專門用于數據處理的庫，可以快速處理csv,excel等數據，當然，也可以快速的讀取和插入mysql數據庫（需要結合sqlalchemy一起使用），下面我簡單介紹一下這個庫的使用：1.安裝pandas，這個直接在cmd窗口輸入命令“pip install pandas”就行，如下：
2.查詢數據，主要代碼如下，很簡單，主要用到read_sql_query這個函數：
程序運行截圖如下，已經成功查詢到結果：
3.插入數據表，這個直接構建DataFrame對象，調用to_sql函數就行，如下：
插入到新表的數據：
至此，我們就完成了mysql數據的增刪改查。總的來說，這3種方法使用起來都非常方便，只要你有一定的python和mysql基礎，熟悉一下相關示例和代碼，很快就能掌握的，網上相關教程和資料也很多，感興趣的可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
