Python与SQL的结合使用通常涉及以下步骤：
安装数据库连接库
对于SQLite，Python自带`sqlite3`模块，无需额外安装。
对于MySQL/MariaDB，可以使用`mysql-connector-python`库，通过`pip install mysql-connector-python`安装。
对于SQL Server，可以使用`pyodbc`库，通过`pip install pyodbc`安装，并配置相应的ODBC数据源。
连接到数据库
使用相应的库函数创建数据库连接。例如，使用`sqlite3.connect`连接到SQLite数据库，使用`pymysql.connect`连接到MySQL数据库，使用`pyodbc.connect`连接到SQL Server数据库。
执行SQL查询
创建游标对象，使用游标对象的`execute`方法执行SQL语句。
对于查询操作，可以使用`fetchall`、`fetchone`等方法获取查询结果。
处理数据
可以使用Pandas等数据分析库来处理查询结果。例如，使用`pandasql`库可以直接在Pandas DataFrame上执行SQL查询。
关闭数据库连接
完成操作后，关闭游标和数据库连接以释放资源。
下面是一个使用`sqlite3`模块连接到SQLite数据库并执行查询的简单示例：
```python
import sqlite3
连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect（'example.db'）
创建游标对象
cursor = conn.cursor（）
创建表
cursor.execute（'''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
（id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT）'''）
插入数据
cursor.execute（"INSERT INTO users （name） VALUES （'Alice'）"）
cursor.execute（"INSERT INTO users （name） VALUES （'Bob'）"）
提交更改
conn.commit（）
查询数据
cursor.execute（'SELECT * FROM users'）
rows = cursor.fetchall（）
打印查询结果
for row in rows:
print（row）
关闭连接
conn.close（）
请根据你的具体需求选择合适的数据库和库，并按照上述步骤进行操作。