Pass параметров в метод connection.execute в SQLAlchemy

Быстрый ответ

Для передачи параметров в SQL-запросы при использовании SQLAlchemy рекомендуется применять именованные заполнители (placeholders) и соответствующие им словари параметров в методе connection.execute(). Вот как это выглядит на примере:

query = "SELECT * FROM my_table WHERE id = :id"
params = {"id": 42}
result = engine.execute(query, params).fetchall()

Значение параметра :id из словаря params подставляется в момент выполнения запроса query.

Чтобы обеспечить совместимость с разными СУБД и гарантировать безопасность, рекомендуется использовать конструкцию sqlalchemy.sql.text(), которая позволяет привязывать параметры:

from sqlalchemy.sql import text

stmt = text("SELECT * FROM my_table WHERE id = :id")  
result = engine.execute(stmt, id=42).fetchall()

Безопасность при построении запросов

Отказ от форматирования SQL запросов с помощью методов вроде sql.format(...) является надежным способом защиты от SQL-инъекций. SQLAlchemy обеспечивает такую защиту, отделяя код запроса от передаваемых в него данных.

Передача параметров: лучшие практики

Параметризованный запрос повышает удобство поддержки и открывает возможности для повторного использования кода. Модульный подход к построению запросов делает систему гибкой и легко масштабируемой.

Визуализация

Параметры в connection.execute можно представить как ингредиенты для пиццы:

Ваш заказ: "Хотел бы пиццу с ингредиентами А, В, С."

В контексте SQLAlchemy эта фраза превращается в следующий код:

params = {'topping_A': 'грибы', 'topping_B': 'пепперони', 'topping_C': 'оливки'}
result = connection.execute("SELECT * FROM pizzas WHERE topping_A = :topping_A AND topping_B = :topping_B AND topping_C = :topping_C", **params)

Здесь каждый заполнитель в запросе соответствует определенному ингредиенту вашего заказа.

📋 Форма заказа (ваш запрос на пиццу):

• Ингредиент A: грибы (🍄)
• Ингредиент B: пепперони (🍕)
• Ингредиент C: оливки (🫒)

🍕 Готовая пицца (результат запроса):

• Приготовлена с учетом всех ваших пожеланий!

Преимущества параметризации

Параметризация важна не только для обеспечения безопасности, но и для эффективности выполнения запросов. В SQLAlchemy с помощью метода bindparams запрос компилируется единожды и может быть выполнен множество раз с разными параметрами. Это положительно влияет на производительность:

stmt = text("UPDATE users SET name = :name WHERE id = :id").bindparams(name='Джон Доу')
for user_id in range(1, 4):
    engine.execute(stmt, id=user_id)

Преимущества использования session.execute

Переиспользование объектов запроса помогает оптимизировать код. Использование переменных stmt и res для хранения запроса и результата повышает читаемость кода и облегчает его поддержку:

stmt = text("SELECT * FROM сотрудники WHERE отдел = :department")
for department in ['продажи', 'инженеры']:
    res = session.execute(stmt, {'department': department})
    for row in res:
        print(row)

Избежание типичных ошибок

Неверные типы данных могут вызвать ошибку StatementError, а неправильная привязка параметров — ProgrammingError. Чтобы избежать этих проблем, следует уделять достаточно внимания правильности имен параметров и структуры SQL-запроса.

Будьте готовы к будущему

Используйте SQL-выражения в SQLAlchemy для абстракции от конкретной схемы или конфигурации базы данных. Это поможет сделать ваш код более гибким и адаптивным.

Полезные материалы

1. Работа с движками и соединениями – подробное руководство по передаче параметров в SQLAlchemy.
2. Работа с транзакциями и DBAPI – обзор методов передачи параметров в SQLAlchemy 1.4.
3. Как использовать переменные в SQL-команде на Python? – Stack Overflow – советы сообщества по использованию переменных в SQL при работе с Python.
4. Пример Flask – настройка Postgres, SQLAlchemy и Alembic – Real Python – руководство по работе с Flask и SQLAlchemy в проектах с PostgreSQL.
5. Краткий справочник по SQLAlchemy – основы работы с SQLAlchemy в удобном формате.
6. Типы данных — документация SQLAlchemy-Utils 0.41.1 – описание работы с JSON в SQLAlchemy.
7. Основное использование модуля — документация Psycopg 2.9.9 – информация о параметризированных запросах в psycopg2 для PostgreSQL в Python.