在 Linux 系统中，使用 Python 与数据库进行交互的最佳实践通常包括以下几点：
选择合适的数据库和驱动程序：根据你的需求选择合适的数据库（如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等）和相应的 Python 驱动程序。例如，对于 MySQL，可以使用 mysql-connector-python 或 PyMySQL；对于 PostgreSQL，可以使用 psycopg2 或 psycopg2-binary。
使用连接池：为了提高性能和资源利用率，使用连接池来管理与数据库的连接。例如，可以使用 SQLAlchemy 的连接池功能，或者使用 psycopg2 的 pool 模块。
遵循 PEP 8 编码规范：确保你的代码符合 Python 社区的编码规范，例如使用 4 个空格进行缩进、避免过长的行等。
使用 ORM（对象关系映射）工具：使用 ORM 工具（如 SQLAlchemy、Django ORM 等）可以简化数据库操作，提高代码可读性和可维护性。
使用参数化查询：为了防止 SQL 注入攻击，始终使用参数化查询而不是字符串拼接。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))。
使用事务：确保数据库操作的原子性和一致性，使用事务来对一组操作进行批量处理。例如，使用 connection.commit() 和 connection.rollback() 来提交或回滚事务。
错误处理：使用 try-except 语句来捕获和处理可能发生的数据库异常，例如连接失败、查询错误等。
关闭连接：在完成数据库操作后，确保正确关闭游标和连接，以释放资源。可以使用 contextmanager 装饰器或 with 语句来自动管理资源。
优化查询：根据需求优化查询性能，例如使用索引、分页查询、避免全表扫描等。
安全存储凭据：不要将数据库凭据硬编码到代码中，而是使用环境变量、配置文件或密钥管理服务来安全存储和访问这些敏感信息。
遵循这些最佳实践，可以确保你的 Python 应用程序在 Linux 系统中与数据库的交互更加高效、安全和可维护。
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