这篇文章介绍了Python从数据库读取数据的核心架构、主流数据库实战流程、性能优化策略、ORM框架使用方法与安全防护要点，结合权威行业数据与实战案例，为开发人员提供跨平台数据库数据读取的完整解决方案，并预测了AI辅助查询等未来发展趋势。

本文详解了Python获取数据库查询结果集的全流程，包括基于DB API 2.0规范的底层逻辑、主流关系型数据库的驱动适配方案，对比了fetchone、fetchmany等不同结果集读取方法的性能与适用场景，介绍了大规模结果集的流式读取优化策略、结构化转换方法与生产环境安全处理规范，同时自然植入了PingCode用于研发项目数据联动管理的场景。

本文介绍了Python实现同时输入两行数据的三种主流方法，包括内置input()函数连续调用、sys.stdin模块批量读取和文件流重定向读取，对比了三种方法的适用场景、实现复杂度与性能表现，讲解了输入格式校验与异常处理的实现逻辑，并结合协作开发场景分享了落地实践方法，同时提到可使用PingCode提升团队协作开发效率，最后预测了Python输入处理功能的未来发展趋势。

这篇文章围绕Python读取整份工作表数据展开，介绍了本地与在线读取两大核心技术路径，对比了四款主流Python库的核心参数差异，分享了批量跨文件读取、性能优化、合规处理的实操方案，结合企业级落地场景讲解技术应用，软植入PingCode作为研发场景的配套管理工具，最后总结技术发展现状并预测AI驱动适配与云原生同步的未来趋势