在数据科学项目中，我们经常需要与关系型数据库进行交互，例如提取表、插入、更新和删除 SQL 表中的行。为了完成这些任务，Python 有一个这样的库，称为SQLAlchemy。它支持流行的 SQL 数据库，例如PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle、Microsoft SQL Server等。更好的是，它具有内置功能，可以与Pandas集成。SQLAlchemy 和 Pandas 是处理数据管理的完美搭档。

安装库

除了 SQLAlchemy 和 pandas，我们还需要安装一个 SQL 数据库适配器来实现Python 数据库 API。例如，我们需要为 PostgreSQL 安装“psycopg2”或“pg8000”，为 MySQL 安装“mysql-connector-python”或“oursql”，为 Oracle SQL 数据库安装“cx-Oracle”，为 Microsoft 安装“pyodbc”或“pymssql” SQL Server 等。在本文中，我将讨论如何将 PostgreSQL 与 Python 集成，因此，让我们安装“ psycopg2 ”。

打开 anaconda 提示符或命令提示符并键入以下命令。

pip install SQLAlchemy 
pip install pandas 
pip install psycopg2

import sqlalchemy
import pandas as pd

创建到数据库的连接

首先，让我们使用基于URL的“ create_engine() ”函数创建与 PostgreSQL 数据库的连接。URL 通常由方言、驱动程序、用户名、密码、主机名、数据库名称以及用于附加配置的可选参数组成。数据库 URL 的