这里简单总结一下，有3种方式，一种是原生的pymysql，一种是ORM框架SQLAlchemy，一种是pandas，这3种方法操作mysql数据库都很简单，下面我结合相关实例介绍一下实现过程，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
为了更好地说明问题，我这里新建了一个student数据表，主要内容如下，包含6个字段信息：
1.安装pymysql，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pymysql”就行，如下：
2.安装成功后，我们就可以进行正常的测试了，主要代码及截图如下：
查询mysql数据库，代码很简单，设置一下对应的host,user,passwd,db,chartset就行：
程序运行截图如下，成功获取数据：
更新数据库（包括更新、插入和删除操作，只要sql语句不同就行），代码与上面类似，唯一的区别就是，更新后需要commit提交一下数据库，不然数据库不会发生改变：
程序运行截图如下，已经成功插入数据：
1.安装SQLAlchemy，这个与上面类似，直接在cmd窗口输入命令“pip install sqlalchemy”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以来操作mysql数据了，主要代码及截图如下：
首先，连接数据库，这个与上面类似，需要指定用户名，密码等，创建session会话和base基类：
定义Student类，对应student数据表，这个根据字段信息直接定义就行：
查询数据，主要代码如下：
程序运行截图：
程序运行截图，已成功插入数据：
程序截图如下，已成功修改数据：
已删除数据：
1.安装pandas，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pandas”就行，如下：
2.查询数据，主要代码如下，很简单，主要用到read_sql_query这个函数：
程序运行截图如下，已经成功查询到结果：
3.插入数据表，这个直接构建DataFrame对象，调用to_sql函数就行，如下：
插入到新表的数据：
至此，我们就完成了mysql数据的增删改查。总的来说，这3种方法使用起来都非常方便，只要你有一定的python和mysql基础，熟悉一下相关示例和代码，很快就能掌握的，网上相关教程和资料也很多，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
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当然是通过pymysql包建立数据库连接，为加强多线程并行读写数据库性能，还必须使用DButiles包建立数据库连接池
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