本节书摘来自异步社区《Python Cookbook（第3版）中文版》一书中的第6章，第6.8节，作者[美]David Beazley , Brian K.Jones，陈舸 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
我们需要选择、插入或者删除关系型数据库中的行数据。
在Python中，表达行数据的标准方式是采用元组序列。例如：
stocks = [ ('GOOG', 100, 490.1), ('AAPL', 50, 545.75), ('FB', 150, 7.45), ('HPQ', 75, 33.2), ]当数据以这种形式呈现时，通过Python标准的数据库API（在PEP 249中描述）来同关系型数据库进行交互相对来说就显得很直接了。该API的要点就是数据库上的所有操作都通过SQL查询来实现。每一行输入或输出数据都由一个元组来表示。
为了说明，我们可以使用Python自带的sqlite3模块。如果正在使用一个不同的数据库（如MySQL、Postgres或者ODBC），就需要安装一个第三方的模块来支持。但是，底层的编程接口即使不完全相同的话也几乎是一致的。
第一步是连接数据库。一般来说，要调用一个connect()函数，提供类似数据库名称、主机名、用户名、密码这样的参数以及一些其他需要的细节。示例如下：
>>> import sqlite3 >>> db = sqlite3.connect('database.db') >>>要操作数据的话，下一步就要创建一个游标（cursor）。一旦有了游标，就可以开始执行SQL查询了。示例如下：
>>> c = db.cursor() >>> c.execute('create table portfolio (symbol text, shares integer, price real)') <sqlite3.Cursor object at 0x10067a730> >>> db.commit() >>>要在数据中插入行序列，可以采用这样的语句：
>>> c.executemany('insert into portfolio values (?,?,?)', stocks) <sqlite3.Cursor object at 0x10067a730> >>> db.commit() >>>要执行查询操作，可以使用下面这样的语句：
>>> for row in db.execute('select * from portfolio'): ... print(row) ... ('GOOG', 100, 490.1) ('AAPL', 50, 545.75) ('FB', 150, 7.45) ('HPQ', 75, 33.2) >>>如果想执行的查询操作需要接受用户提供的输入参数，请确保用?隔开参数，就像下面的示例这样：
>>> min_price = 100 >>> for row in db.execute('select * from portfolio where price >= ?', (min_price,)): ... print(row) ... ('GOOG', 100, 490.1) ('AAPL', 50, 545.75) >>>从较低的层次来看，同数据库的交互其实是一件非常直截了当的事。只要组成SQL语句然后将它们传给底层的模块就可以更新数据库或者取出数据了。尽管如此，这里还是有一些比较棘手的细节问题需要针对每种情况逐项考虑。
其中一个比较复杂的问题就是将数据库中的数据映射到Python的类型中。对于像日期这样的条目，最常见的是使用datetime模块中的datetime实例，或者也可能是time模块中用到的系统时间戳（system timestamps）。对于数值型的数据，尤其是涉及小数的金融数据，这些数字可以用decimal模块中的Decimal实例来表示。不幸的是，确切的映射关系会因数据库后端的不同而有所区别，因此必须去阅读相关的文档。
另一个极其重要的问题是需要考虑组成SQL语句的字符串。我们绝对不应该用Python的字符串格式化操作符（即%）或者.format()方法来创建这种字符串。如果给这样的格式化操作符提供的值是来自于用户的输入，那么这就等于将你的程序敞开大门迎接SQL注入攻击（参见http://xkcd.com/327 ）。在查询操作中，特殊的?通配符会指示数据库后端启用自己的字符串替换机制，这样才能做到安全（希望如此）。
可悲的是，数据库后端对通配符的支持并不一致。有许多模块采用的是?或%s，而其他一些可能会使用不同的符号，比如用:0或者:1来代表参数。这里再次说明，必须查阅正在使用的数据库模块的文档资料。数据库模块的paramstyle属性中也包含有关于引用样式的相关信息。
对于简单地三趸将数据从数据库表项中取出和输入，使用数据库API通常足够了。如果要处理更加复杂的任务，那么使用一种更高层次的接口就显得很有意义了，比如那些提供有对象关系映射组件（object-relational mapper，ORM）的接口。像SQLAlchemy（http://www.sqlalchemy.org ）这样的库允许数据库表项以Python类的形式来描述，在执行数据库操作时可隐藏大部分底层的SQL。
相关资源：Python Cookbook 第三版中文