推薦答案
在Python中，有許多高效、可靠的ORM框架可供開發人員使用。主要的ORM框架包括Django ORM、SQLAlchemy、Pony ORM、Peewee和Tortoise ORM等。這些框架為應用程序提供了強大且易于使用的數據持久化解決方案。
Django ORM是Django Web框架的一部分，它提供了一種基于類的API來管理數據庫模型。它使用簡單、直觀的Python代碼來創建、查詢、更新和刪除數據庫。Django ORM還提供了使用SQL的能力，因此所有復雜的查詢都可以直接執行。
SQLAlchemy是一個靈活而強大的ORM框架。它的設計理念是將Python的面向對象特性與SQL語言結合起來，從而實現了高效的數據訪問。SQLAlchemy支持多個關系式數據庫，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite和Oracle等。它還支持NoSQL數據存儲。
Pony ORM是Python中的一種輕量級ORM框架，它允許使用Python語言編寫高級查詢邏輯。Pony ORM的主要優勢在于其性能和易用性。此外，Pony ORM支持多個關系型數據庫和Python 3.x的新特性。
Peewee是一個非常簡單、易于使用的ORM框架。它支持SQLite、MySQL、PostgreSQL和MySQLite等多個數據庫平臺，并提供了一個小而簡潔的API。Peewee還提供了一個簡單但功能強大的表達式語言，使查詢和篩選變得簡單而直觀。
Tortoise ORM是一個異步ORM框架，它是基于asyncio庫實現的，因此非常適合處理高流量的異步應用程序。Tortoise ORM支持接口和函數級別的事務，這使得它非常容易使用和測試。它還支持多個數據庫引擎，包括MySQL、PostgreSQL和SQLite等。
總之，Python ORM框架提供了高效、可靠和靈活的數據持久性解決方案，使開發過程更加輕松和高效。無論你是開發一個小型Web應用，還是大型企業級應用，這些框架都可以幫助你更快地開發出高質量的應用程序。最重要的是，由于這些框架在底層都使用了SQL語言，因此開發者可以深入學習SQL，并從中獲得更多的知識和技能。
其他答案
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Python ORM(對象關系映射)框架有很多，以下是一些常用的Python ORM框架：1. Django ORM：Django是使用Python語言編寫的一個Web框架，其中包括了一個ORM框架，支持多種數據庫后端，操作簡單易用，適用于開發Web應用程序。2. SQLAlchemy： SQLAlchemy是一個Python的ORM框架，支持多種關系數據庫，提供了高級查詢、連接池、緩存等特性，支持靈活的數據模型。3. Peewee：Peewee是一個輕量級的Python ORM框架，可以運行在SQLite、MySQL、PostgreSQL等多種數據庫上，提供了易于使用的API和簡單的數據模型定義。4. Pony ORM：Pony ORM是一個快速高效的Python ORM框架，提供了編寫Python代碼來操作數據庫的方式，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多種數據庫，適用于小型項目或原型。5. Tortoise ORM：Tortoise ORM是一個異步Python ORM框架，提供了簡單的API和易于使用的數據模型聲明方式，支持SQLite、PostgreSQL、MySQL等多種數據庫。6. ORM(Pylons項目)：ORM是Pylons項目中的一個ORM框架，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多種關系數據庫。7. SQLObject：SQLObject是一個Python ORM框架，提供了簡單的API和ORM管理工具，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多種關系數據庫。適用于小型項目或原型。8. Peewee-async：基于Peewee ORM框架的Asyncio異步框架，支持PostgreSQL、MySQL、SQLite等多種關系數據庫。
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Python ORM框架是用來簡化數據庫操作的一個工具，它們可以將數據庫的操作封裝成對象的形式，通過代碼對數據庫進行操作。目前較常用的Python ORM框架有SQLAlchemy、Django ORM、Peewee和Tortoise ORM等。SQLAlchemy是使用最為廣泛的Python ORM框架之一，它支持多種數據庫，包括MySQL、PostgreSQL等，還可以支持SQLite和Oracle等其他數據庫。Django ORM則是Django框架內置的ORM框架，與Django框架密不可分。Peewee是一種輕量級的Python ORM框架，它執行起來很快速，僅依賴于Python本身，因此很容易在新的項目中使用。Tortoise ORM是一個比較新的Python ORM框架，它提供了異步ORM的支持，使得在高并發場景中應用更為合適。
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