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在 Linux 系統中，使用 Python 與數據庫進行交互的最佳實踐通常包括以下幾點：
選擇合適的數據庫和驅動程序：根據你的需求選擇合適的數據庫（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）和相應的 Python 驅動程序。例如，對于 MySQL，可以使用 mysql-connector-python 或 PyMySQL；對于 PostgreSQL，可以使用 psycopg2 或 psycopg2-binary。
使用連接池：為了提高性能和資源利用率，使用連接池來管理與數據庫的連接。例如，可以使用 SQLAlchemy 的連接池功能，或者使用 psycopg2 的 pool 模塊。
遵循 PEP 8 編碼規范：確保你的代碼符合 Python 社區的編碼規范，例如使用 4 個空格進行縮進、避免過長的行等。
使用 ORM（對象關系映射）工具：使用 ORM 工具（如 SQLAlchemy、Django ORM 等）可以簡化數據庫操作，提高代碼可讀性和可維護性。
使用參數化查詢：為了防止 SQL 注入攻擊，始終使用參數化查詢而不是字符串拼接。例如，使用 cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,)) 而不是 cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = " + str(user_id))。
使用事務：確保數據庫操作的原子性和一致性，使用事務來對一組操作進行批量處理。例如，使用 connection.commit() 和 connection.rollback() 來提交或回滾事務。
錯誤處理：使用 try-except 語句來捕獲和處理可能發生的數據庫異常，例如連接失敗、查詢錯誤等。
關閉連接：在完成數據庫操作后，確保正確關閉游標和連接，以釋放資源。可以使用 contextmanager 裝飾器或 with 語句來自動管理資源。
優化查詢：根據需求優化查詢性能，例如使用索引、分頁查詢、避免全表掃描等。
安全存儲憑據：不要將數據庫憑據硬編碼到代碼中，而是使用環境變量、配置文件或密鑰管理服務來安全存儲和訪問這些敏感信息。
遵循這些最佳實踐，可以確保你的 Python 應用程序在 Linux 系統中與數據庫的交互更加高效、安全和可維護。
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