在Python编程中，数据库的使用场景通常包括：
存储大量数据：
当需要存储的数据量超出内存限制时，数据库提供了一种持久化存储的方式。
多用户访问：
数据库能够处理并发访问，确保数据在多个用户同时使用时的一致性和完整性。
数据持久化：
数据库可以将数据保存到磁盘，即使在程序关闭后，数据依然可以被检索和更新。
复杂查询：
数据库支持复杂的SQL查询，可以高效地处理大量数据。
事务处理：
数据库能够保证一系列操作的原子性，即要么全部成功，要么全部失败回滚。
Python提供了多种模块和框架来访问不同类型的数据库，例如：
关系型数据库：如MySQL、PostgreSQL等，可以使用`sqlite3`、`pymysql`或`psycopg2`等模块进行操作。
非关系型数据库：如MongoDB、Cassandra等，可以使用`pymongo`或`cassandra-driver`等模块进行操作。
选择数据库时应考虑数据类型、数据量、性能、成本等因素。例如，如果需要处理大量数据和高并发访问，可能会选择NoSQL数据库如MongoDB；如果需要复杂的事务处理和结构化数据存储，可能会选择关系型数据库如MySQL。