Python不直接创建数据库，而是通过驱动操作数据库系统；SQLite用connect()自动创建文件型数据库，MySQL/PostgreSQL需先运行服务再发指令建库，SQLAlchemy则通过ORM方式统一管理建库建表。
Python 本身不直接“创建数据库”，而是通过数据库驱动（如 sqlite3、pymysql、psycopg2 等）连接并操作数据库系统。最简单、无需额外安装服务的方式是使用 Python 自带的 SQLite —— 它把整个数据库存为一个文件，调用时自动创建。
用 sqlite3 创建数据库文件（最常用）
SQLite 是轻量级嵌入式数据库，适合本地开发、小项目或学习。只要导入 sqlite3 模块，调用 connect()，指定一个尚不存在的文件路径，就会自动创建该数据库文件。
- 代码示例：
import sqlite3连接（若 test.db 不存在，则自动创建）
conn = sqlite3.connect('test.db')
可选：创建一张表，验证数据库已就绪
cursor = conn.cursor() cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)') conn.commit() conn.close()
执行后，当前目录下会出现 test.db 文件——这就是你的数据库。不需要启动任何服务，开箱即用。
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连接 MySQL 或 PostgreSQL（需先装服务和驱动）
这类数据库需要你已安装并运行 MySQL 或 PostgreSQL 服务，再用 Python 驱动连接。它们不“创建文件”，而是向数据库服务器发送指令，由服务器在内部创建数据库（schema）。
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- MySQL 示例（需先
pip install pymysql）：
import pymysql先连到 MySQL 服务器（不指定具体库）
conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='your_password', charset='utf8mb4' )
cursor = conn.cursor() cursor.execute("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS myapp_db") conn.close()
- PostgreSQL 示例（需先
pip install psycopg2-binary）：
import psycopg2conn = psycopg2.connect( host='localhost', user='postgres', password='your_password', database='postgres' # 必须连到默认库（如 postgres）才能建新库 ) conn.autocommit = True # 建库语句不能在事务中，需开启自动提交 cursor = conn.cursor() cursor.execute("CREATE DATABASE myapp_db") conn.close()
用 SQLAlchemy（ORM 方式，更规范）
如果你希望用面向对象方式管理数据库，推荐 SQLAlchemy。它支持多种数据库，建库逻辑类似上面，但更侧重“模型定义 + 表创建”。
- SQLite（自动建库+建表）：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmakerBase = declarative_base()
class User(Base): tablename = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) age = Column(Integer)
创建引擎（test.db 不存在则自动创建）
engine = create_engine('sqlite:///test.db', echo=True)
创建所有表（对应 Base 的子类）
Base.metadata.create_all(engine)
这会生成 test.db 并建好 users 表，结构清晰，适合中大型项目。
基本上就这些。SQLite 适合起步，MySQL/PG 适合生产，SQLAlchemy 适合想写得更稳更可维护的人。选哪个，看你的场景和需求。
