如何使用 PyODBC 有效参数化 Python 中的 SELECT 语句？

利用 PyODBC 在 Python 中有效执行 SELECT 语句的参数

在尝试从表中检索特定行时，程序员在使用变量作为参数时遇到了问题WHERE 子句。本问题深入探讨了使用 PyODBC 参数化 SELECT 语句的复杂性，提供了全面的解决方案并探讨了其优势。

使用 PyODBC 参数化 SELECT 语句

参数的使用SQL 语句是增强安全性和效率的推荐做法。 PyODBC 的“cursor.execute()”方法采用参数化查询作为其第一个参数。参数的数据作为第二个参数提供。例如：

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

参数化查询的好处：

• 防止 SQL 注入：参数化通过防止恶意输入来防止恶意输入SQL 语句是动态的修改。
• 方便：不需要手动转义特殊字符，因为参数是单独传递的。
• 性能改进：参数化允许一个-time SQL准备，比重复的效率更高

用法示例：

提供的工作代码片段演示了最终的解决方案：

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

在此示例中，变量 data['Device Name'] 使用字符串格式包含在查询中。然而，就安全性和性能而言，使用参数化查询将是更好的方法。

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