Параметры SQL-запроса в Pandas с SQLAlchemy: рекомендации

Быстрый ответ

Для безопасной реализации параметризованных запросов приобретите практику использования метода read_sql библиотеки Pandas, применяя аргумент params. Чтобы извлечь записи из таблицы по конкретному id, операция может быть проделана следующим образом:

df = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table WHERE id=%(id)s;", con, params={'id': 123})

Такой код загрузит все строки, где поле id соответствует числу 123.

Защита от SQL-инъекций: Применение параметризации

Прежде всего следует упомянуть: предотвращение SQL-инъекций — это не просто совет, это неизбежное требование для написания безопасного кода. Давайте познакомимся с аспектами параметризации:

1. Синтаксис заполнителей

В SQL-запросах параметры можно использовать, применяя различные типы заполнителей:

• Именованные заполнители: %(name)s
• Позиционные заполнители: %s (для конкретных драйверов баз данных)

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

2. Выбор заполнителя

Выбор заполнителя определяется конкретным драйвером базы данных. При использовании MySQL выбирайте %s. Если используется psycopg2 для PostgreSQL, формат %(name)s будет более подходящим.

3. Подача типов параметров

Параметры можно передать разными способами:

• Список или кортеж: их следует использовать, когда важен порядок параметров.
• Словарь: идеален для именованных параметров, повышает читабельность и упрощает поддержку кода.

4. Обработка SQL-конструкции IN

Чтобы выбрать строки, где определенное поле соответствует любому из значений списка, используйте IN, как показано ниже:

# А вот и кортежи на сцене!
values = (1, 2, 3)  
df = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table WHERE id IN %(values)s;", con, params={'values': values})

Использование кортежа обеспечивает совместимость с SQL-конструкцией IN.

Работа с параметрами времени

Для формирования запросов по диапазону дат используйте конструкцию BETWEEN, это так же, как искать иголку в стоге сена при помощи магнита:

params = {
    'start_date': '2021-01-01',
    'end_date': '2021-01-31'
}
# Итак, мы совершаем путешествие во времени!
df = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table WHERE my_date BETWEEN %(start_date)s AND %(end_date)s;", con, params=params)

Визуализация

pandas.read_sql можно представить как хорошо организованный поезд, где каждый вагон — это SQL-параметр, который аккуратно вписывается на свои рельсы, чтобы обеспечить плавную и безопасную поездку:

🚂 Локомотив SQL-запросов: SELECT * FROM пассажиры WHERE пункт_назначения = :остановка AND статус_билета = :статус

Закодируем параметры в виде пассажиров поезда:

🛤️ -> [🧳 Параметр Направления (остановка)] -> [🎫 Параметр Статуса Билета (статус)]

Результат слияния всех элементов выглядит так:

🚂💨 -> 🧳: "LAX" | 🎫: "подтверждено" // Все на борт!

Вы увидите, как значение :остановка и :статус находят своё место:

| Параметр  | Безопасное значение |
| --------- | ------------------ |
| :остановка| "LAX"              |
| :статус   | "подтверждено"     |

Безопасные, надежные и быстрые SQL-параметры

Использование параметров позволяет сделать запросы не только безопаснее, но и быстрее. Вот принципы работы с ними:

1. Массовые операции: на пути к эффективности

Для добавления большого числа записей в базу данных пригодится метод DataFrame.to_sql:

# Приветствуем новую партию данных для SQLAlchemy!
df.to_sql('my_table', con, if_exists='append', index=False)

2. Безопасностные опасения: риски SQL-инъекций

Прямая вставка переменных в SQL, например, через f-строки, может привести к опасным последствиям:

# "Не постигайте этого!"
unsafe_query = f"SELECT * FROM my_table WHERE id = {some_id}"

Всегда предпочитайте параметризацию!

3. Разнообразие диалектов SQL

Учтите, что различные диалекты SQL могут иметь отличное поведение. Например, SQLite изначально не поддерживает тип datetime, что требует ручной конвертации.

4. Прототипирование посредством SQLite: ваши SQL-игрушки

SQLite подходит для создания прототипов и проведения тестов. Вы всегда можете использовать базу данных SQLite, работающую в памяти:

import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:') 
df.to_sql('test_table', conn, index=False)

Это быстрый и удобный способ тестирования запросов.

Полезные материалы

1. pandas.read_sql — документация pandas 2.2.0 — Описание использования параметризации при использовании функции pandas.read_sql.
2. Работа с движками и соединениями — Документация SQLAlchemy 1.4 — Информация о движках SQLAlchemy и применении соединений и сессий.
3. Предотвращение атак SQL-инъекций с помощью Python – Real Python — Описание способов предотвращения SQL-инъекций и создания безопасного кода на Python.
4. PEP 249 – Спецификация Python Database API v2.0 | peps.python.org — Стандарт взаимодействия Python с базами данных, поддерживаемый всеми Python-модулями для работы с базами данных.
5. python – Преобразование ORM SQLAlchemy в pandas DataFrame – Stack Overflow — Обсуждение применения pandas.read_sql с параметризацией на Stack Overflow.
6. ORM учебник по SQLAlchemy для Python-разработчиков — Подробное руководство по использованию ORM в SQLAlchemy для разработчиков на Python.