目录
- 前言
- 一、基本方法:
- 1.parse(sql)
- 2.format(sql)
- 3.split()
- 4.parsestream()
- 二、Token
- 三、其他类型
- 四、案例: 提取所有查询的字段和表名
- 总结
前言
sqlparse 是一个 python 库,是一个用于 Python 的非验证 SQL 解析器, 用于解析 SQL 语句并提供一个简单的 API 来访问解析后的 SQL 结构。可以帮助解析复杂的 SQL 查询,提取信息,或者对 SQL 语句进行一些基本的分析和操作。
一、基本方法:
sqlparse的__init__方法中提供了四个基础方法
1.parse(sql)
用于将一个或多个 SQL 语句的字符串解析成 Python 对象,这些对象构成了一个抽象语法树(AST)
源码def parse(sql, encoding=None): """Parse sql and return a list of statements. :param sql: A string containing one or more SQL statements. :param encoding: The encoding of the statement (optional)www.devze.com. :returns: A tuple of :class:`~sqlparse.sql.Statement` instances. """ return tuple(parsestream(sql, encoding))
按照符号分割sql后返回一个元组, 可以递归获取所有的值
import sqlparse SQL = """CREATE TABLE foo ( id integer primary key comment 'id_comm', title varchar(200) not null commenjst 'id_comm', 编程 description text comment 'id_comm');""" parsed = sqlparse.parse(SQL)[0] print(parsed)
2.format(sql)
格式化代码, 返回格式化后的代码字符串源码:
def format(sql, encoding=None, **options): """Format *sql* according to *options*. Available options are documented in :ref:`formatting`. In addition to the formatting options this function accepts the keyword "encoding" which determines the encoding of the statement. :returns: The formatted SQL statement as string. """
参数说明:
- sql: 需要格式化的 SQL 语句字符串。
- reindent=True: 自动重新缩进 SQL 语句,使代码块对齐。
- keyword_case=‘upper’: 将 SQL 关键字转换为大写。可选值有’lower’、‘upper’ 或 ‘capitalize’。
- 其他可选参数还包括 indent_width(用于设置缩进的空格数,默认为 2)、wrap_after(设置换行的字符数限制)等,以进一步定制输出样式。
import sqlparse sql = """select * from tbl where id > 10;""" format = sqlparse.format(sql, reindent=True, keyword_case='upper') print(format) # SELECT * # FROM tbl # WHERE id > 10;
3.split()
按照符号分割sql语句, 返回一个sql列表源码:
def split(sql, encoding=None): """Split *sql* into single statements. :param sql: A string containing one or more SQL statements. :param encoding: The encoding of the statement (optional). :returns: A list of strings. """
import sqlparse sql = """select * from tbl where id > 10;select * from tbl where id > 20;""" split = sqlparse.split(sql) print(split) # ['select * from tbl where id > 10;', 'select * from tbl where id > 20;']
4.parsestream()
类似parse方法, 流式解析sql, 它的设计初衷是为了处理从流式输入(如文件、网络连接或任何可迭代的对象)读取的 SQL 代码,而不是一次性加载整个 SQL 字符串到内存中。这样,在处理大型 SQL 文件或连续的数据流时,可以更有效地管理内存。
源码:def parsestream(stream, encoding=None): """Parses sql statements from file-like object. :param stream: A file-like object. :param encoding: The encoding of the stream contents (optional). :returns: A generator of :class:`~sqlparse.sql.Statement` instances. """
with open('../static/pre_sql.sql', 'r', encoding='utf-8') as file: for statement in sqlparse.parse(file): print(statement)
二、Token
源码:
class Token: """Base class for all other classes in this module. It represents a single token and has two instance attributes: ``value`` is the unchanged value of the token and ``ttype`` is the type of the token. """ def __init__(self, ttype, value): value = str(value) self.value = value self.ttype = ttype self.parent = None self.is_group = False self.is_keyword = ttype in T.Keyword self.is_whitespace = self.ttype in T.Whitespace self.normalized = value.upper() if self.is_keyword else value
sqlparse.sql.Token: 这是最基本的Token类,表示SQL语句中的一个原子部分,如一个单词或者符号。它包含以下属性:
- value: 该Token的实际文本内容,比如一个关键字像SELECT或一个标识符如表名。
- token_type: 表示Token类型的枚举值,比如Keyword、Identifier、Punctuation等。
- position 或 start_pos: 表示Token在原始SQL文本中的起始位置信息,有助于追踪Token的来源。相关Token子类和概念
- sqlparse.sql.Identifier: 专门表示SQL中的标识符,如表名、列名等。这类Token可能会有额外的属性来表示是否为 quoted identifier(被引号包围的标识符)。
- sqlparse.sql.Keyword: 表示SQL关键字,如SELECT, FROM, WHERE等。
- sqlparse.sql.Punctuation: 表示SQL中的标点符号,如逗号,、分号;等。
- sqlparse.sql.Comment: 用于表示SQL中的注释内容,可以是行内注释(-- …)或块注释(/* … */)。
- sqlparse.sql.Comparison: 包含比较操作符(如=, !=, IN, BETWEEN等)以及它们两边的操作数,用于构建更复杂的表达式分析。
- sqlparse.sql.Statement: 表示整个SQL语句,通常是由多个Token和其他Statement对象组成的树状结构,便于递归遍历整个SQL语句的结构。这里就需要引入sql解析的过程
sql -> 语法分析器(Lexer) -> Token流 -> 语法分析器(Parse) -> 抽象语法树(AST) -> 树结构(Tree Parse)
每个解析结果都会附带一个tokens 的属性,它是一个生成器,用于迭代解析后的Token序列, 包含了一些类型信息, 其中的类型信息有:
# Special token types Text = Token.Text Whitespace = Text.Whitespace Newline = Whitespace.Newline Error = Token.Error # Text that doesn't belong to this lexer (e.g. html in php) Other = Token.Other # Common token types for source code Keyword = Token.Keyword Name = Token.Name Literal = Token.Literal String = Literal.String Number = Literal.Number Punctuation = Token.Punctuation Operator = Token.Operator Comparison = Operator.Comparison Wildcard = Token.Wildcard Comment = Token.Comment Assignment = Token.Assignment # Generic types for non-source code Generic = Token.Generic Command = Generic.Command # String and some others are not direct children of Token. # alias them: Token.Token = Token Token.String = String Token.Number = Number # SQL specific tokens DML = Keyword.DML DDL = Keyword.DDL CTE = Keyword.CTE
Text: 基础文本类型,通常用于表示SQL语句中的普通文本部分。
Whitespace: 空白字符,包括空格、制表符等,用于分隔SQL语句的不同部分。 Newline: 特指换行符,用于标识新的一行开始。 Error: 表示解析过程中遇到的无法识别或错误的文本。 Other: 表示不属于当前解析器(如SQL解析器)预期的文本,例如在嵌入式SQL中可能遇编程到的其他语言(如HTML在PHP中的情况)。Keyword: SQL关键字,如 SELECT, FROM, WHERE 等。 DML: 数据操作语言(Data Manipulation Language)关键字,如 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT。 DDL: 数据定义语言(Data Definition Language)关键字,如 CREATE, ALTER, DROP。 CTE: 公共表达式(Common Table Expression)关键字,如 WITH。Name: 数据库对象名称,如表名、列名等。Literal: 字面量值,直接写在SQL中的数据值。 String: 字符串字面量,如 'example string'。 Number: 数字字面量,如 42, 3.14。Punctuation: 标点符号,如逗号、括号等,用于分隔或包围SQL的各个部分。Operator: 操作符,如 +, -, *, /, = 等。 Comparison: 比较操作符,如 =, !=, <, > 等。Wildcard: 通配符,如 % 在某些SQL上下文中的使用。Comment: 注释,SQL中的单行或多行注释。Assignment: 赋值操作符,如 := 在某些SQL方言中用于赋值。Generic: 通用类型,适用于非特定源代码的分隔。 Command: 命令,可能特指一些SQL命令或交互式shell命令。
Whitespace:空白字符(如空格、制表符、换行符等)
Keyword:SQL 关键字(如 SELECT、FROM、WHERE 等)Name:标识符(如表名、列名等)String.Single:单引号字符串字面量String.Double:双引号字符串字面量(在某些 SQL 方言中用于标识符)String.Backtick:反引号字符串字面量(如 mysql 中的表名和列名)Identifier: 表示SQL中的标识符,包括但不限于表名、列名、数据库名等。Compound: 复合Token,可能包含多个子Token,用于更复杂的结构,如 Case 语句、 When 条件等。Number.Integer:整数Number.Float:浮点数Number.Hex:十六进制数Operator:操作符(如 =、<>、+、- 等)Punctuation:标点符号(如逗号、分号、括号等)Comment.Single:单行注释Comment.Multiline:多行注释Wildcard:通配符(如 *)Function:函数名(如 COUNT()、MAX() 等)DML、DDL、DCL 等:表示数据操作语言、数据定义语言、数据控制语言等的高级分类
三、其他类型
有些属于token的属性
但有些不属于token, 比如Where、IdentifierList、Identifier、Parenthesis、Comment等
sql = 'select 1 as id, name, case when name = "" then 3 else 4 end as score from tbl where id > 10 limit 100' stmts = sqlparse.parse(sql)[0].tokens for stmt in stmts: print(f"{type(stmt)}::{stmt.ttype}::",stmt) # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Keyword.DML:: select # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Text.Whitespace:: # <class 'sqlparse.sql.IdentifierList'>::None:: 1 as id, name, case when name = "" then 3 else 4 end as score # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Text.Whitespace:: # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Keyword:: from # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Text.Whitespace:: # <class 'sqlparse.sql.Identifier'>::None:: tbl # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Text.Whitespace:: # <class 'sqlparse.sql.Where'>::None:: where id > 10 # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Keyword:: limit # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Text.Whitespace:: # <class 'sqlparse.sql.Token'>::Token.Literal.Number.Integer:: 100
当查询有多列或者有多表时, 会将其封装为IdentifierList, 单表时候会被封装为Identifier, 过滤条件被封装为Where, 括号会被封装为Parenthesis, http://www.devze.com注释会被封装为Comment
四、案例: 提取所有查询的字段和表名
import sqlparse import re sql = 'insert into table inser_tbl partition (dt = dt) select 1 as id, name, case when (name = "" or name = "") then 3 else 4 end as score from tbl where id > 10 limit 100' stmts = sqlparse.parse(sql)[0].tokens cols = [] tbls = [] froms = [] wheres = [] last_key = '' for stmt in stmts: if stmt.value == 'insert' or stmt.value == 'select' or stmt.value == 'from': last_key = stmt.value # 剔除空格和换行 if stmt.ttype is sqlparse.tokens.Text.Whitespace: continue # 关键字 elif stmt.ttype is sqlparse.tokens.Keyword.DML: dml = stmt.value last_key = dml # 字段 elif isinstance(stmt, sqlparse.sql.IdentifierList): # 判断上一个是什么类型 if last_key == 'select': for identifier in stmt.get_identifiers(): col_name = identifier.value if re.search('as', col_name, re.I): col_name = re.search('as (.*)', col_name, re.I).group(1).strip() cols.append(col_name) elif last_key == 'from': for identifier in stmt.get_identifiers(): froms.append(identifier.value) else: for identifier in stmt.get_identifiers(): tbls.append(identifier.value) elif isinstance(stmt, sqlparse.sql.Identifier): if last_key == 'select': cols.append(stmt.value) elif last_key == 'from': froms.append(stmt.value) else: tbls.append(stmt.value) elif isinstance(stmt, sqlparse.sql.Where): wheres.append(stmt.value) # 表名 print("cols:", cols) print("tbls:", tbls) print("froms:", froms) print("wheres:", wheres) # cols: ['id', 'name', 'score'] # tbls: ['inser_tbl'] # froms: ['tbl'] # wheres: ['where id > 10 ']
总结
到此这篇关于python中sql解析库sqlparse基本操作的文章就介绍到这了,更多相关python sql解析库sqlparse内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)!
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