对于操作Oracle、Mysql、Sqlite等多种关系型数据库，推荐使用 Python Records模块 ,其适用于绝大多数关系型数据库的原始SQL操作，同时支持将查询结果导出到xlsx, xls, csv, json, yaml, pandas, html等文件中，强无敌！
我们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，我们会选择其对应的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：
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，我们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 我们还有其他选择吗？
Records 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：
接下来，我们在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，我们以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：
说了这么多，接下来，让我们了解下如何使用Records 完成数据库的增删改查等操作。
Records 支持安全的参数化，我们可以使用 :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。
我们使用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。
我们可以通过 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
我们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：
我们可以将查询的结果直接导出到xlsx当中，如下：
数据导出为yaml
我们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。
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