以下是MySQL、Redis、MongoDB和PostgreSQL四种数据库的使用场景、联系和区别的比较表格：

数据库	使用场景	联系	区别
MySQL	1. 网站和应用程序后端存储数据 2. 关系型数据存储和查询 3. 读写操作频繁的场景	1. 都支持SQL查询语言 2. 都可以进行数据持久化存储	1. 开源关系型数据库 2. 支持事务和复杂查询 3. 社区版不支持高可用和读写分离 4. 支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等
Redis	1. 缓存系统 2. 会话存储 3. 实时排行榜和计数器 4. 发布订阅消息队列	1. 都支持数据持久化存储 2. 都可以作为数据存储方案	1. 开源内存数据库 2. 数据存储在内存中，读写速度快 3. 支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等 4. 不支持SQL查询语言
MongoDB	1. 文档型数据存储 2. 大数据分析和处理 3. 高并发读写操作 4. 灵活的数据模型	1. 都支持数据持久化存储 2. 都可以作为数据存储方案	1. 开源文档型数据库 2. 支持JSON-like文档存储 3. 支持索引和聚合查询 4. 不支持SQL查询语言，使用MongoDB查询语言
PostgreSQL	1. 关系型数据存储和查询 2. 复杂的业务逻辑和数据处理 3. 需要高度数据一致性的场景	1. 都支持SQL查询语言 2. 都可以进行数据持久化存储	1. 开源关系型数据库 2. 支持事务、复杂查询和自定义函数 3. 支持高级特性，如物化视图、复制和分区表 4. 支持多种索引类型和全文搜索

这四种数据库各有特点，可以根据实际需求选择合适的数据库。例如，对于需要快速读写操作的场景，可以选择Redis作为缓存；对于关系型数据存储和复杂查询的场景，可以选择MySQL或PostgreSQL；而对于大数据分析和处理、灵活的数据模型场景，可以选择MongoDB。同时，这些数据库也可以相互配合使用，发挥各自的优势。

在 Python 中，有多种模块可以用于操作数据库。以下是一些常用的数据库操作模块：

1. sqlite3 - 内置于 Python 标准库中的模块，用于操作 SQLite 数据库。
   • 示例代码：

     import sqlite3
     conn = sqlite3.connect('example.db')
     c = conn.cursor()
     c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
     conn.commit()
     conn.close()
     

2. MySQL Connector/Python - MySQL 官方提供的用于连接 MySQL 数据库的 Python 驱动。
   • 安装命令：pip install mysql-connector-python
   • 示例代码：

     import mysql.connector
     mydb = mysql.connector.connect(host="localhost",user="yourusername",password="yourpassword",database="mydatabase"
     )
     

3. PyMySQL - 另一个用于连接 MySQL 数据库的驱动。
   • 安装命令：pip install pymysql
   • 示例代码：

     import pymysql
     connection = pymysql.connect(host='localhost',user='user',password='passwd',database='db',charset='utf8mb4',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
     

4. psycopg2 - 用于连接 PostgreSQL 数据库的驱动。
   • 安装命令：pip install psycopg2
   • 示例代码：

     import psycopg2
     conn = psycopg2.connect(database="dbname", user="user", password="password", host="localhost", port="5432")
     

5. SQLAlchemy - 一个强大的 SQL 工具包和对象关系映射（ORM）框架。
   • 安装命令：pip install sqlalchemy
   • 示例代码：

     from sqlalchemy import create_engine
     engine = create_engine('postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase')
     

6. peewee - 一个小型的 ORM 框架，支持 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL。
   • 安装命令：pip install peewee
   • 示例代码：

     from peewee import *
     db = SqliteDatabase('my_database.db')
     

7. Django ORM - Django 框架内置的对象关系映射（ORM）系统，支持多种数据库。
   • 示例代码：

     from django.db import models
     class Person(models.Model):first_name = models.CharField(max_length=30)last_name = models.CharField(max_length=30)
     

这些模块和框架各有特点，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的工具。例如，如果你需要一个轻量级的解决方案，可能会选择 sqlite3 或 peewee；如果你需要一个强大的 ORM 系统，可能会选择 SQLAlchemy 或 Django ORM。