Python中有沒有操作OracleMysqlSqlite的通用方法或者第三方庫？

對于操作Oracle、Mysql、Sqlite等多種關系型數據庫，推薦使用 Python Records模塊 ,其適用于絕大多數關系型數據庫的原始SQL操作，同時支持將查詢結果導出到xlsx, xls, csv, json, yaml, pandas, html等文件中，強無敵！

我們在開發過程中經常會涉及與數據庫進行交互，比如題目中提到的MySQL、Oracle、PostgreSQL、Sqlite關系型數據庫。較以往，我們會選擇其對應的Python 第三方模塊，實現相關數據庫的增刪改查等操作，不同數據庫對應的Python模塊如下：

Oracle數據庫： cx_OracleMySQL數據庫：mysql-connector，pymysqlPostgreSQL數據庫：psycopg2SQLite數據庫： sqlite3

就像，問題到提到的那樣，當同一程序中需要操作不同的數據庫時，有沒有一種通用的方式或者模塊，可以實現不同數據的各種操作呢？否則，我們將不得不面臨一個問題，當代碼中涉及不同數據庫操作時，容易出現代碼冗余、不規范，風格不統一等等問題。

那么究竟有沒有一種通用而優雅的支持各種數據庫操作的庫呢？答案是肯定，SQLAlchemy庫。

后來接觸到 Python SQLAlchemy（ORM框架），其一定程度上解決了各數據庫的SQL差異，可是 SQLAlchemy 在消除不同數據庫間SQL差異的同時，引入了各框架CRUD的差異。可開發人員往往是具備一定的SQL基礎。假如一個框架強制用戶只能使用它規定的CRUD形式，那反而增加用戶的學習成本，導致學習曲線增長。

當然你也可以嘗試SQLAlchemy，那么除了SQLAlchemy 我們還有其他選擇嗎？

遇見 Records

Records 是一個使用簡單且功能非常強大的庫，適用于絕大多數關系型數據庫的 原始SQL操作。強無敵！

Records 有哪些特點呢，如下：

其基于 SQLAlchemy 與 Tablib 開發。使用簡單且統一。支持緩存查詢的數據。無需關注數據連接狀態，自動實現上下文管理器。支持數據庫事務，能夠保持數據的原子性和一致性。支持安全的參數化查詢，防止 因SQL語句不規范而導致安全問題發生。支持主流數據庫，如 Oracle, MySQL,Postgres,SQLite等關系型數據庫。御劍 Records

接下來，我們在Windows 10的Python3環境中，使用pip方式進行安裝Records，命令如下：

pip install records

安裝過程非常簡單，如下：

接下來，我們以SQLite數據庫為例，介紹如何使用 Records 進行數據庫CRUD操作。

關于不同數據庫的統一連接方式，如下：

Records 基于 SQLAlchemy 實現的，因此數據庫的統一連接方式與SQLAlchemy 相同，如下

Records 操作各種數據的步驟也非常簡單，如下：

連接數據庫，獲取數據庫對象。使用數據庫對象的 query 方法執行增刪改查SQL 語句。根據開發需求，使用 all方法獲取查詢結果進行處理。

說了這么多，接下來，讓我們了解下如何使用Records 完成數據庫的增刪改查等操作。

創建表數據寫入

Records 支持安全的參數化，我們可以使用 :variable 定義變量，然后通過傳入參數完成動態傳值，對于需要動態加載數據的場景來說非常的高效，如批量入庫操作。

數據批量寫入

我們使用SQL 語句實現數據批量入庫時，操作比較冗余， Records 模塊提供了 bulk_query 方法能夠非常簡潔的插入數據和更新數據，如下。

數據查詢

我們可以通過 all 方法獲取執行SQL所返回的全部記錄，first 方法是獲取第一條記錄。

字段獲取

我們可以像操作字典那樣，直接獲取對應字段的查詢結果，如下：

執行上述代碼，輸出結果如下：數據導出

我們可以將查詢的結果直接導出到xlsx當中，如下：

執行上述代碼，實現數據庫查詢結果的導出到xlsx中，如下：

數據導出為yaml

我們也可以將查詢結果直接導出到yaml文件中，如下：

此外，還支持導出為xls, csv, json,pandas, html 等多種數據格式。