python的sql解析库-sqlparse

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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

defparse(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).
    :returns: A tuple of :class:`~sqlparse.sql.Statement` instances.
    """returntuple(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 comment 'id_comm',
                 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:

defformat(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:

defsplit(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:

defparsestream(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.
    """

withopen('../static/pre_sql.sql','r', encoding='utf-8')asfile:for statement in sqlparse.parse(file):print(statement)

二、Token

源码:

classToken:"""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, 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elifisinstance(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)elifisinstance(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)elifisinstance(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 ']