Применение списка Python как параметра в SQL-запросе

Быстрый ответ

Для выполнения SQL-запроса, используя список из Python, рекомендуется применять параметризованные запросы. В PostgreSQL посредством psycopg2, поместите ваш список в кортеж:

query = "SELECT * FROM table WHERE column = ANY(%s);"
cursor.execute(query, ([1, 2, 3],)) # Подставьте свои значения вместо чисел

Для SQLite используйте маркер ? и разверните список прямо в запросе:

params = '?' + ',?' * (len(list) – 1) # SQLite требует использование нескольких знаков вопроса
query = f"SELECT * FROM table WHERE column IN ({params});"
cursor.execute(query, list) # Доверьтесь помощи Python в работе с SQL!

Не забывайте о безопасности: откажитесь от прямоугольной конкатенации элементов списка в запрос. Параметризация спасает от SQL-инъекций.

Параметризация варьируется в зависимости от SQL-движка

Нужно помнить, что каждый SQL-сервер общается на своём языке, поэтому приходится приспосабливаться к его особенностям и плейсхолдерам.

MySQL с использованием pymysql

query = "SELECT * FROM table WHERE column IN ({});".format(', '.join(['%s']*len(your_list))) # Для MySQL используйте %s
cursor.execute(query, tuple(your_list)) # С MySQL универсальный поход – это кортежи

SQL Server через pyodbc

params = ', '.join('?' * len(your_list))  # SQL Server тоже работает с ?, четкая формулировка может быть предпочтительнее
query = f"SELECT * FROM table WHERE column IN ({params});"
cursor.execute(query, tuple(your_list)) # Для SQL Server подойдет классическая методика

При использовании этих подходов, вы защитите свою систему от опасности SQL-инъекций, как будто утвердив крепость.

Применение магии через sqlalchemy

Если вам не удобно обращаться с SQL напрямую, хорошей альтернативой станет SQLAlchemy. Вот как это приходится делать:

Скрытый смысл в словах

Можно воспользоваться привязанными параметрами:

from sqlalchemy import text
stmt = text("SELECT * FROM table WHERE column IN :param").bindparams(param=tuple(your_list))
result = connection.execute(stmt) # Здесь за вас поработает SQLAlchemy!

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Операции при помощи ORM

Применяя ORM-сессии, можно использовать мощь оператора in_:

from sqlalchemy.orm import session
result = session.query(MyTable).filter(MyTable.column.in_(your_list)).all() # SQLAlchemy сделает вас магом SQL!

Визуализация

Представим, что у вас есть телефонная книга и список телефонных номеров для поиска имен.

Ваш список в Python: [📞123, 📞456, 📞789]

SELECT name FROM contacts WHERE phone_number IN (📞123, 📞456, 📞789);

Вот таким образом Python помогает найти контакты, выполняя роль надежного детектива:

Найденные контакты:
| 📞123 | Алиса |
| 📞456 | Боб   |
| 📞789 | Кэрол |

Получается, что Python прекрасно справился с ролью помощника-сыщика, верно?

Опасайтесь подводных камней!

Большой список? Разбейте его!

При обработке больших списков столкнетесь с ограничением SQL. Разделите список на более мелкие части, как если бы вы разделали большую пиццу на кусочки.

Пустой список? Подготовьтесь к действиям!

С пустыми списками могут возникать сложности и аномальные результаты. Не забывайте проходить предусмотрительные шаги:

if not your_list:
    # Обработайте случай, когда данных нет, так, чтобы это не стало проблемой

Готовность ко всему – ваш лучший друг.

Соблюдайте соответствие типов данных

Удостоверьтесь, что тип данных списка в Python совпадает с типом данных SQL-столбца. Помните, что нельзя мешать несовместимые вещи.

Оптимизируйте для достижения успеха

Обрабатывайте данные быстрее с помощью индексации

Производительность имеет первостепенное значение. Индексируйте столбцы для улучшения эффективности запросов – это поможет быстрее находить необходимую информацию, как в хорошо организованном шкафу.

Отдайте решение в руки SQL-движку

Анализируйте планы запросов для оптимизации сложных SQL-операций и достижения лучших результатов.

Откажитесь от искушения использовать конкатенацию

Не соблазняйтесь использовать простые решения, такие как объединение строк и форматирование. Доверьтесь параметризационной стратегии ради безопасности.

Полезные материалы

1. How to use variables in SQL statement in Python? – Stack Overflow — примеры SQL-запросов с учётом особенностей Python.
2. Object Relational Tutorial (1.x API) – SQLAlchemy 1.4 Documentation — основы восхищающего волшебства SQLAlchemy.
3. PEP 249 – Python Database API Specification v2.0 | peps.python.org — официальное описание Python Database API.
4. Frequently Asked Questions — Psycopg 2.9.9 documentation — ответы на вопросы по работе с PostgreSQL из Python.
5. Getting started · mkleehammer/pyodbc Wiki · GitHub — руководство по использованию pyodbc для безопасной работы с SQL Server и Python.