​​Python通过数据库连接库（如sqlite3/PyMySQL）或ORM工具（如SQLAlchemy）执行SQL查询，核心步骤为：连接数据库→创建游标→执行SQL语句→处理结果→关闭连接。​​ 关键亮点包括​​参数化查询防注入​​、​​游标对象管理​​以及​​结果集灵活转换​​，适用于从简单查询到复杂事务的全场景需求。

1. ​​连接数据库​​
   根据数据库类型选择对应库：SQLite用内置sqlite3，MySQL用PyMySQL或mysql-connector，PostgreSQL用psycopg2。连接时需提供主机、用户名、密码等参数，建议通过环境变量存储敏感信息，避免硬编码风险。

2. ​​执行查询与事务​​
   通过游标对象的execute()方法运行SQL语句，如cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age > %s", (25,))。​​参数化查询​​（占位符%s或?）可有效防止SQL注入。事务管理用commit()提交或rollback()回滚，确保数据一致性。

3. ​​处理查询结果​​
   使用fetchall()获取全部结果（返回元组列表），或fetchone()逐行提取。结合Pandas可快速转为DataFrame：pd.DataFrame(results, columns=[desc[0] for desc in cursor.description])，方便后续分析。

4. ​​高级工具简化操作​​

   • ​​ORM工具​​：SQLAlchemy或Peewee通过Python类映射表结构，用session.query(User).filter(User.age>25)替代原生SQL。
   • ​​封装库​​：Records库支持db.query("SELECT * FROM users").export('df')一键导出数据，简化流程。

​​提示​​：生产环境需启用SSL加密连接，定期更新依赖库修补漏洞，复杂查询建议用EXPLAIN分析性能。根据项目规模选择轻量级库或全功能ORM，平衡效率与可维护性。