大家在开发过程中经常会涉及与数据库进行交互，比如题目中提到的MySQL、Oracle、PostgreSQL、Sqlite关系型数据库。较以往，大家会选择其对应的Python 第三方模块，实现相关数据库的增删改查等操作，不同数据库对应的Python模块如下：
Oracle数据库： cx_OracleMySQL数据库：mysql-connector，pymysqlPostgreSQL数据库：psycopg2SQLite数据库： sqlite3就像，问题到提到的那样，当同一程序中需要操作不同的数据库时，有没有一种通用的方式或者模块，可以实现不同数据的各种操作呢？否则，大家将不得不面临一个问题，当代码中涉及不同数据库操作时，容易出现代码冗余、不规范，风格不统一等等问题。
那么究竟有没有一种通用而优雅的支持各种数据库操作的库呢？答案是肯定，SQLAlchemy库。
后来接触到 Python SQLAlchemy（ORM框架），其一定程度上解决了各数据库的SQL差异，可是 SQLAlchemy 在消除不同数据库间SQL差异的同时，引入了各框架CRUD的差异。可开发人员往往是具备一定的SQL基础。假如一个框架强制用户只能使用它规定的CRUD形式，那反而增加用户的学习成本，导致学习曲线增长。
当然你也可以尝试SQLAlchemy，那么除了SQLAlchemy 大家还有其他选择吗？
遇见 RecordsRecords 是一个使用简单且功能非常强大的库，适用于绝大多数关系型数据库的 原始SQL操作。强无敌！
Records 有哪些特点呢，如下：
其基于 SQLAlchemy 与 Tablib 开发。使用简单且统一。支持缓存查询的数据。无需关注数据连接状态，自动实现上下文管理器。支持数据库事务，能够保持数据的原子性和一致性。支持安全的参数化查询，防止 因SQL语句不规范而导致安全问题发生。支持主流数据库，如 Oracle, MySQL,Postgres,SQLite等关系型数据库。御剑 Records接下来，大家在Windows 10的Python3环境中，使用pip方式进行安装Records，命令如下：
pip install records安装过程非常简单，如下：
接下来，大家以SQLite数据库为例，介绍如何使用 Records 进行数据库CRUD操作。
关于不同数据库的统一连接方式，如下：
Records 基于 SQLAlchemy 实现的，因此数据库的统一连接方式与SQLAlchemy 相同，如下
Records 操作各种数据的步骤也非常简单，如下：
连接数据库，获取数据库对象。使用数据库对象的 query 方法执行增删改查SQL 语句。根据开发需求，使用 all方法获取查询结果进行处理。说了这么多，接下来，让大家了解下如何使用Records 完成数据库的增删改查等操作。
创建表数据写入Records 支持安全的参数化，大家可以使用 :variable 定义变量，然后通过传入参数完成动态传值，对于需要动态加载数据的场景来说非常的高效，如批量入库操作。
数据批量写入大家使用SQL 语句实现数据批量入库时，操作比较冗余， Records 模块提供了 bulk_query 方法能够非常简洁的插入数据和更新数据，如下。
数据查询大家可以通过 all 方法获取执行SQL所返回的全部记录，first 方法是获取第一条记录。
字段获取
大家可以像操作字典那样，直接获取对应字段的查询结果，如下：
执行上述代码，输出结果如下：数据导出大家可以将查询的结果直接导出到xlsx当中，如下：
执行上述代码，实现数据库查询结果的导出到xlsx中，如下：数据导出为yaml
大家也可以将查询结果直接导出到yaml文件中，如下：
此外，还支持导出为xls, csv, json,pandas, html 等多种数据格式。mysql 支持，linux下查找mysql，mysql负载突然飙升，mysql 模糊匹配两列，mysql字段个数，mysql sql分组python十六进制，python kindle，python3爬虫乱码，python 刷网页，冬奥会引入python，python 因果，python maxbytes，python logging 分割，python如何入库，python访问计数，python 2.4.1下载python十六进制，python kindle，python3爬虫乱码，python 刷网页，冬奥会引入python，python 因果，python maxbytes，python logging 分割，python如何入库，python访问计数，python 2.4.1下载python十六进制，python kindle，python3爬虫乱码，python 刷网页，冬奥会引入python，python 因果，python maxbytes，python logging 分割，python如何入库，python访问计数，python 2.4.1下载