SQLite3 Python参数化查询

在Python中使用SQLite3时，参数化查询非常重要。参数化查询可以帮助我们防范SQL注入攻击，并且可以提高数据库查询的性能。本文将介绍如何在Python中使用SQLite3进行参数化查询。

什么是参数化查询？

参数化查询是一种预编译并缓存的SQL语句，其中某些参数可以被后续查询替换。参数化查询能够将SQL语句和查询参数分开，从而降低SQL注入攻击的风险，并且可以加快查询速度。

如何进行参数化查询？

在Python中，SQLite3模块提供了参数化查询的能力。我们可以使用类似?或:param的占位符来代表SQL查询中的参数。先看一个简单的例子：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

# 创建表格
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
             (id INTEGER PRIMARY KEY, name text, age integer, email text)''')

# 插入一行数据
user = ('Tom', 25, 'tom@example.com')
c.execute("INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)", user)

# 查询年龄大于20的用户
min_age = 20
c.execute("SELECT * FROM users WHERE age > ?", (min_age,))

# 打印查询结果
print(c.fetchall())

conn.commit()
conn.close()

在上面的代码中，我们使用占位符?来代表查询参数。特别地，在查询过程中，我们使用Python元组(min_age,)来传递参数。最终的查询结果将会返回用户年龄大于20的所有用户。

另一种常用的参数化查询语法是使用冒号+参数名，如下所示：

# 插入一行数据
user = {'name': 'Tom', 'age': 25, 'email': 'tom@example.com'}
c.execute("INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (:name, :age, :email)", user)

# 查询年龄大于20的用户
params = {'min_age': 20}
c.execute("SELECT * FROM users WHERE age > :min_age", params)

在上面的代码中，我们使用冒号加参数名:param来代表查询参数。与之前相同，我们使用Python字典user和params来传递插入数据和查询参数。另外，值得注意的是，使用冒号+参数名语法查询时，字典中的key需要和占位符param中的名称完全一致。

总结

参数化查询是一种非常重要的技术。在Python中，我们可以使用SQLite3模块提供的占位符和字典语法来实现参数化查询。这样可以有效地防御SQL注入攻击，并提高数据库查询速度。