‌Python可以通过多种方式向数据表中添加数据，常用的方法包括使用SQL语句、ORM框架（如SQLAlchemy）以及Pandas库。‌ 关键亮点包括：‌直接执行SQL插入语句、利用ORM简化操作、通过Pandas批量导入数据‌，灵活适应不同场景需求。

1. ‌使用SQL语句插入数据‌
   通过sqlite3或pymysql等库连接数据库后，直接执行INSERT INTO语句即可添加单条或多条数据。例如：

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   import sqlite3
   conn = sqlite3.connect("example.db")
   cursor = conn.cursor()
   cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ("Alice", 25))
   conn.commit()
   

2. ‌通过ORM框架操作（如SQLAlchemy）‌
   ORM将表映射为类，通过对象操作实现数据插入，避免手动编写SQL。示例：

   pythonCopy Code
   from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
   from sqlalchemy.orm import sessionmaker
   from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
   
   Base = declarative_base()
   class User(Base):
       __tablename__ = 'users'
       id = Column(Integer, primary_key=True)
       name = Column(String)
   
   engine = create_engine("sqlite:///example.db")
   Session = sessionmaker(bind=engine)
   session = Session()
   session.add(User(name="Bob"))
   session.commit()
   

3. ‌利用Pandas批量导入数据‌
   适合处理结构化数据（如CSV、Excel），通过to_sql方法快速写入数据库：

   pythonCopy Code
   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame({"name": ["Charlie"], "age": [30]})
   df.to_sql("users", con=engine, if_exists="append", index=False)
   

‌总结‌：根据需求选择合适的方法——‌简单插入用SQL、复杂项目用ORM、大数据处理用Pandas‌，注意事务提交（commit()）以保证数据持久化。