Python 数据查询：SQLAlchemy vs Pandas，你选对了吗？

在日常的数据处理和开发中，我们经常需要从数据库中查询数据。Python 提供了多种方式来完成这项任务，其中最常见的就是：使用 SQLAlchemy（ORM方式）使用 Pandas（数据分析利器）那么问题来了：这两种方式到底有什么区别？各自适合什么场景？今天我们就来聊聊这个话题。

SQLAlchemy 查询方式

SQLAlchemy 是一个功能强大的 ORM 框架，它允许我们用 Python 类和对象来操作数据库，避免直接写 SQL。

适合场景：

查询单个值（如计数、最大值）：

count = session.query(func.count(User.id)).scalar()

查询单条记录：

user = session.query(User).filter(User.id == 1).first()

数据写入、更新、删除（事务控制强）

数据写入示例

from datetime import datetime

from sqlalchemy.orm import Session

new_record = CheckMainInfo(

名称='设备A',

开始时间=datetime.now().replace(microsecond=0),

姓名='张三',

结果='正常'

)

with Session() as session:

session.add(new_record)

session.commit()

数据更新示例with Session() as session:

record = session.query(CheckMainInfo).filter(CheckMainInfo.id == 1).first()

if record:

record.结果 = '异常'

record.姓名 = '李四'

session.commit()

数据删除示例（SQLAlchemy 更加合适）

SQLAlchemy 的事务机制让删除操作更安全、可控：

with Session() as session:

record = session.query(CheckMainInfo).filter(CheckMainInfo.id == 1).first()

if record:

session.delete(record)

session.commit()

你也可以批量删除：

session.query(CheckMainInfo).filter(CheckMainInfo.结果 == '异常').delete()

session.commit()

Pandas 查询方式

Pandas 是数据分析的神器，它可以通过 read_sql() 直接从数据库中读取数据并转换为 DataFrame，非常适合做数据处理和分析。

适合场景：

查询多行、多字段数据

快速筛选、排序、分组、统计

可视化、数据清洗、导出 Excel 等

import pandas as pd

df = pd.read_sql("SELECT * FROM check_main_info", engine)

print(df[df['结果'] == '异常'].sort_values('开始时间'))

批量写入数据（Pandas 更加方便）

当你需要一次性写入大量数据时，Pandas 的 to_sql() 方法非常高效：

df = pd.DataFrame([

{'名称': '机器A', '开始时间': '2025-09-19 10:00:00', '姓名': '张三', '结果': '正常'},

{'名称': '机器B', '开始时间': '2025-09-19 10:05:00', '姓名': '李四', '结果': '异常'},

])

df.to_sql('check_main_info', con=engine, if_exists='append', index=False)

适合从 Excel、CSV 或其他系统导入数据时使用。

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发表于 2天前
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分类：Python开发

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