工作中，经常会有用python访问各种数据库的需求，比如从oracle读点配置文件或者往mysql写点结果信息之类的。
这里列一下可能用到的各个模块。
sqlite3: 内置模块
用sqlite，有时候确实很方便，我觉得它确实做到了宣称的“零配置”。python自2.5版以来，就内置了对sqlite3的支持，使用也非常简单，按照文档上来：
#打开db文件，获得连接
conn = sqlite3.connect('数据文件名')
#获得游标
c = conn.cursor()
#执行SQL
c.execute('''SQL 片段''')
#如果有对数据的修改操作，那就需要commit一下
conn.commit()
#关闭游标
c.close()
#关闭连接
conn.close()
另外，关于sqlite在C和bash下的用法，可以参考为以前的文章。
oracle： cx_Oracle
其实，前面先介绍sqlite3，除了它确实是个小数据库以外，还有一个原因：其他数据库在python下的操作，其实基本上和sqlite3的操作是一样的，也就是说，python其实已经几乎统一了数据库的接口。
打开cx_Oracle的文档页面，你会发现其风格也和python文档很像，因为他们都是用 Sphinx 做的。模块的使用方法就更像了，把上面的代码里，获得连接的那行，换成这样：
conn = cx_Oracle.connect('username/password@TNSname')
就可以了。只要把用户名、密码、TNS组成一个字符串，传进去，就可以得到一个oracle的连接了。
mysql： MySQLdb
和前两个非常类似，连接的时候用以下两个语法之一：
conn = MySQLdb.connect('host', 'username', 'password', 'database')
conn = MySQLdb.connect(host="host", user="username", passwd="password", db="database")
接下来，也把它当成sqlite用就好了。
excel： pyExcelerator
好吧，我承认excel不算数据库，只是写在这里充数而已，哈哈。因为偶尔还是要取下别人发来的excel里的数据的。
其实，用pyExcelerator来读取文件也是很简单的：
sheets=pyExcelerator.parse_xls('xxx.xls')
这样出来以后，sheets就是整个工作薄了，它是工作表组成的list，而一个工作表对应于一个tuple，格式是： ('工作表名', 内容)，而内容又是一个dict，key是一个(行数, 列数)的tuple，value才是正在的对应格子的内容。看起来确实比较绕，好在处理excel的应用也不多，将就吧。
另外，其实pyExcelerator还支持写入数据到excel的，如果有把查询结果保存成excel的需求的话，可以试试看，我还是尽量不用这种格式了，哈哈。
