python下mysql的客户端主流有三个pymysql, mysqldb 和 mysql connector。很多人在选择客户端时，没有什么要求，都是按照前人或者经验主义选择，但是有真的研究他们之间的性能差别，以及是否符合你的项目需要，或者遇到性能瓶颈时，是否了解他们之间的差别。
本文将从2个维度来分析他们的性能，一个是直接使用，另一个是使用orm辅助使用，来对比三个的性能差别。
mysql的python客户端目前市场主流有三个，分别是 mysqldb (mysqlclient), mysql connector python 和 pymysql。
mysqldb (mysqlclient) 是mysql官方推出基于C库来写mysql连接库，非纯python。之前mysqldb只支持python2，后面mysqlclient在mysqldb的基础上fork来支持python3。
mysql connector for python 是mysql官方推出的纯python实现的连接库。
pymysql 是纯python写的主流连接库。
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测试结论
mysqlclient 效果比其他两个快近100%， 毕竟是依赖c的库，性能是有保障的，connector跟pymysql的就不分上下很接近。
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测试结论
发现connector比其他两个快将近80%多，其余两个效果也很接近。但是这里会发现使用ORM会整体慢1个数据级。
如果是追求极致性能，建议使用mysqlclient，如果想使用ORM，建议使用mysql connector for python， 后面附带源码。
https://github.com/roger777luo/msyql_client_bench.git
优点：Python是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身
Python底层是用C语言编写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快
IPython
Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作，可以轻松地与同时共享Notebook，无需他们安装任何东西，大大减少组织代码，输出和注释文件的开销
Python是一种通用语言，容易和直观，在学习上会比较容易，可以加快你写一个程序的快速，此外Python测试框架是一个内置的，可以保证你的代码是可重复使用和可靠的
Python还是一个多用途语言，把不同背景的人结合在一起，作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴整合起来。
由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上，比如说：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS等。
缺点：
很多时候不能将程序连写成一行，如import sysfor i in sys.path:print
i，而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件
Python语法独特，也许不应该被称为局限，但是它用缩进来区分语句关系的方式还是给很多初学者带来了困惑，即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱
Python对比C、C++语言运行速度要慢一些。
python语言：由于其语言语法，简单和多功能性能，python成为开发人员最喜欢的人工智能开发语言。python最打动人心的地方就是便捷性，它可以在Linux、Windows、MAC和Unix等平台上使用，允许用户创建交互式、解释的、模块化、动态、可移植和高级代码。
Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。
优点：python有丰富多样的库和工具支持算法测试，而无需实现它们Python的面向对象设计提高了程序员的生产力与Java等语言对比，python开发速度更快。
缺点：使用python编写人工智能程序的程序员很难适应其他语言算法与其他语言对比，python需要在解释器帮助下工作，会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。
C++语言：
C++最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，C++是很好的选择。它提供更快的执行时间和更快的响应时间。此外C++允许广泛使用算法，在使用统计人工智能技术方面是非常有效的。另外C++支持在开发中重用代码。
优点：C ++适用于机器学习和神经网络。
缺点：多任务处理不佳C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。
