推荐答案
在Python中，有许多高效、可靠的ORM框架可供开发人员使用。主要的ORM框架包括Django ORM、SQLAlchemy、Pony ORM、Peewee和Tortoise ORM等。这些框架为应用程序提供了强大且易于使用的数据持久化解决方案。
Django ORM是Django Web框架的一部分，它提供了一种基于类的API来管理数据库模型。它使用简单、直观的Python代码来创建、查询、更新和删除数据库。Django ORM还提供了使用SQL的能力，因此所有复杂的查询都可以直接执行。
SQLAlchemy是一个灵活而强大的ORM框架。它的设计理念是将Python的面向对象特性与SQL语言结合起来，从而实现了高效的数据访问。SQLAlchemy支持多个关系式数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite和Oracle等。它还支持NoSQL数据存储。
Pony ORM是Python中的一种轻量级ORM框架，它允许使用Python语言编写高级查询逻辑。Pony ORM的主要优势在于其性能和易用性。此外，Pony ORM支持多个关系型数据库和Python 3.x的新特性。
Peewee是一个非常简单、易于使用的ORM框架。它支持SQLite、MySQL、PostgreSQL和MySQLite等多个数据库平台，并提供了一个小而简洁的API。Peewee还提供了一个简单但功能强大的表达式语言，使查询和筛选变得简单而直观。
Tortoise ORM是一个异步ORM框架，它是基于asyncio库实现的，因此非常适合处理高流量的异步应用程序。Tortoise ORM支持接口和函数级别的事务，这使得它非常容易使用和测试。它还支持多个数据库引擎，包括MySQL、PostgreSQL和SQLite等。
总之，Python ORM框架提供了高效、可靠和灵活的数据持久性解决方案，使开发过程更加轻松和高效。无论你是开发一个小型Web应用，还是大型企业级应用，这些框架都可以帮助你更快地开发出高质量的应用程序。最重要的是，由于这些框架在底层都使用了SQL语言，因此开发者可以深入学习SQL，并从中获得更多的知识和技能。
其他答案
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Python ORM(对象关系映射)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语言编写的一个Web框架，其中包括了一个ORM框架，支持多种数据库后端，操作简单易用，适用于开发Web应用程序。2. SQLAlchemy： SQLAlchemy是一个Python的ORM框架，支持多种关系数据库，提供了高级查询、连接池、缓存等特性，支持灵活的数据模型。3. Peewee：Peewee是一个轻量级的Python ORM框架，可以运行在SQLite、MySQL、PostgreSQL等多种数据库上，提供了易于使用的API和简单的数据模型定义。4. Pony ORM：Pony ORM是一个快速高效的Python ORM框架，提供了编写Python代码来操作数据库的方式，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多种数据库，适用于小型项目或原型。5. Tortoise ORM：Tortoise ORM是一个异步Python ORM框架，提供了简单的API和易于使用的数据模型声明方式，支持SQLite、PostgreSQL、MySQL等多种数据库。6. ORM(Pylons项目)：ORM是Pylons项目中的一个ORM框架，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多种关系数据库。7. SQLObject：SQLObject是一个Python ORM框架，提供了简单的API和ORM管理工具，支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多种关系数据库。适用于小型项目或原型。8. Peewee-async：基于Peewee ORM框架的Asyncio异步框架，支持PostgreSQL、MySQL、SQLite等多种关系数据库。
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Python ORM框架是用来简化数据库操作的一个工具，它们可以将数据库的操作封装成对象的形式，通过代码对数据库进行操作。目前较常用的Python ORM框架有SQLAlchemy、Django ORM、Peewee和Tortoise ORM等。SQLAlchemy是使用最为广泛的Python ORM框架之一，它支持多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL等，还可以支持SQLite和Oracle等其他数据库。Django ORM则是Django框架内置的ORM框架，与Django框架密不可分。Peewee是一种轻量级的Python ORM框架，它执行起来很快速，仅依赖于Python本身，因此很容易在新的项目中使用。Tortoise ORM是一个比较新的Python ORM框架，它提供了异步ORM的支持，使得在高并发场景中应用更为合适。
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