引子
在软件开发中，数据库作为保存数据的一种重要形式，在存储、管理和检索数据方面都起着至关重要的作用。而 Python 作为一种强大的语言，当然也提供了很多数据库框架和库，帮助开发人员能够与数据库无缝地进行工作。
虽然数据库不是本教程所涉及的内容，但在讲解 Python 对数据库的支持之前，我们还是先来简单了解一下数据库的概念。
一般来说，数据库是一个可以存储、访问和管理的有组织数据集合。它作为一个结构化的存储库，用于存储和检索数据。数据库旨在高效处理大量信息，并提供数据完整性和安全性的机制。我们常见的数据库包括：SQLite、Oracle、MS SQL Server、MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等。
为了帮助用户更高效地访问数据库，数据库产品一般都会提供数据库管理系统，也就是 DBMS。
DBMS是一种软件，控制对数据库的访问，处理数据组织，强制执行数据完整性规则，并确保数据的高效存储和检索。我们可以把 DBMS 理解为数据库和应用程序之间的中间件，它为用户提供了与数据库进行交互的接口，可以执行查询、获取数据以及执行各种操作，从而使得数据库的自定义创建、维护和操作成为可能。
而我们想要在 Python 开发中对数据库进行操作，主要就是通过数据库自身的 DBMS 来完成的。
Python 通过不同的数据库框架和库，提供了与各种 DBMS 进行交互并在数据库上执行操作的能力，从而帮助开发人员连接数据库、执行 SQL 查询、并完成各种数据处理的任务。
理解 Python 中的数据库支持
如果开发人员希望在 Python 中访问数据库，通常的步骤如下所示：
选择一个数据库
Python 支持多种数据库管理系统，包括：
- PostgreSQL
- MySQL
- SQLite
- Oracle
- Microsoft SQL Server
- MongoDB
我们需要选择适合应用程序需求的数据库，然后安装相应的 Python 驱动程序或库。
连接数据库
开发人员可以通过使用适当的凭据和参数来与数据库建立连接。
下面是使用psycopg2库连接到 PostgreSQL 数据库的示例：
import psycopg2
# 建立连接
conn = psycopg2.connect(
host="localhost",
port="5432",
database="mydatabase",
user="myuser",
password="mypassword"
)执行 SQL 查询
连接成功后，我们就可以使用 Python 来执行 SQL 查询了。 下面是向 PostgreSQL 表中插入数据的示例：
# 创建游标
cur = conn.cursor()
# 执行SQL INSERT查询
cur.execute("INSERT INTO mytable (column1, column2) VALUES (%s, %s)", (value1, value2))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和连接
cur.close()
conn.close()处理异常
数据库往往涉及数据的保存、更新、删除等操作，因此，任何错误或异常都有可能导致数据完整性的缺失。所以，开发人员在操作数据库时，一定要注意异常处理，以确保代码可以正确地处理错误和进行必要的恢复。
我们一般使用try...except...finally块来捕获与数据库相关的异常，然后进行必要的处理。
以上只是在 Python 中操作数据库的一般流程，我们会在后续的章节中详细讲解不同数据库的不同使用方式。
总结
在现代程序开发中，使用数据库是高效存储和检索数据的重要手段。Python 作为一种功能强大的编程语言，同样为开发人员提供了优秀的数据库支持，从而帮助开发人员能够将数据库无缝地集成到自己的应用程序中。