SQLAlchemy の `execute()` 関数でパラメータを安全に処理するにはどうすればよいですか?

SQLAlchemy use() でのパラメータ処理

SQLAlchemy の connection.execute() 関数を使用して、選択結果をマップの配列に変換することができます。小規模なデータセットに便利なアプローチです。ただし、format() を使用して SQL クエリにパラメータを追加すると、セキュリティ上の懸念が生じる可能性があります。

パラメータ処理メカニズムを改善するには、次の手法の活用を検討してください。

SQLAlchemy.sql.text を使用する() パラメータ化された SQL 文字列

を使用してパラメータ化された SQL 文字列を作成しますSQLAlchemy.sql.text():

sql = text(
    "SELECT users.fullname || ', ' || addresses.email_address AS title "
    "FROM users, addresses "
    "WHERE users.id = addresses.user_id "
    "AND users.name BETWEEN :x AND :y "
    "AND (addresses.email_address LIKE :e1 "
    "OR addresses.email_address LIKE :e2)")

キーワード引数としてパラメータを指定

パラメータ化された SQL 文字列の実行中に、パラメータ値をキーワードとして指定して実行します() 関数:

conn.execute(sql, {"x": "m", "y": "z", "e1": "%@aol.com", "e2": "%@msn.com"}).fetchall()

を組み込むカスタム関数の動的パラメータ

必要に応じて、カスタム関数 (この例では __sql_to_data() ) を変更して、パラメータ値の値と呼ばれるディクショナリを作成してパラメータの受け渡しをサポートします。

def __sql_to_data(sql, values):
    ...
    conn.execute(sql, values)

その後、パラメータの辞書を使用して関数を呼び出すことができます。

sql = 'SELECT ...'
data = {'user_id': 3}
results = __sql_to_data(sql, data)

これらのアプローチを採用することで、SQLAlchemy のexecute() 関数でのパラメータ処理のセキュリティと柔軟性を強化できます。

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