3、使用pandas的相关函数，查询teacher表中的所有数据，并存储成teacher.csv文件中（分隔符为“，”，index为false），然后再从teacher.csv文件中（字符集为utf8）进行读取显示。

在Python中，使用pandas库可以方便地进行数据的读取、处理和存储。以下是使用pandas进行您要求的操作的步骤：

1. 首先，确保安装了pandas库，如果没有安装，可以使用pip安装：

   pip install pandas

2. 导入pandas库，并使用`read_sql`函数从数据库中查询`teacher`表的所有数据。假设您使用的是SQLite数据库，查询的方式可能如下：

   import pandas as pd
   
   # 假设已经建立了数据库连接，并且conn是数据库连接对象
   query = "SELECT * FROM teacher;"
   df = pd.read_sql(query, conn)

3. 使用`to_csv`函数将查询得到的DataFrame对象存储为CSV文件，指定分隔符为逗号（，），并且不存储行索引：

   df.to_csv("teacher.csv", sep="，", index=False)

4. 使用`read_csv`函数从CSV文件中读取数据，并显示：

   df_read = pd.read_csv("teacher.csv", encoding="utf8")
   print(df_read)

以上代码展示了如何使用pandas进行数据查询、存储和读取的基本流程。请根据您的具体数据库类型（如MySQL、PostgreSQL等）调整`read_sql`函数的使用方式。