如何使用 PyODBC 有效參數化 Python 中的 SELECT 語句？

利用PyODBC 在Python 中有效執行SELECT 語句的參數

在嘗試從表中檢索特定行時，程式設計師在使用變數作為參數時遇到了問題WHERE 子句。本問題深入探討了使用 PyODBC 參數化 SELECT 語句的複雜性，提供了全面的解決方案並探討了其優勢。

使用 PyODBC 參數化 SELECT 語句

參數的使用SQL 語句是增強安全性和效率的建議做法。 PyODBC 的「cursor.execute()」方法採用參數化查詢作為其第一個參數。參數的數據作為第二個參數提供。例如：

cursor.execute("SELECT * FROM Throughput WHERE DeviceName = ?", data['DeviceName'])

參數化查詢的好處：

• 防止SQL 注入：參數化透過防止惡意輸入來防止惡意輸入SQL 語句是動態的修改。
• 方便：不需要手動轉義特殊字符，因為參數是單獨傳遞的。
• 效能改善：參數化允許一個-time SQL準備，比重複的效率更高

用法範例：

提供的工作程式碼片段示範了最終的解決方案：

query = "SELECT * FROM Throughput WHERE DeviceName = '%s'" % data['Device Name']
      try:
          for row in cursor.execute(query):

在此範例中，變數data['Device Name'] 使用字串格式包含在查詢中。然而，就安全性和效能而言，使用參數化查詢將是更好的方法。

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