在Python中,有多个库可以用于解析SQL语句。以下是几个常用的Python SQL解析库及其主要特点和适用场景: sqlparse 主要特点: sqlparse是一个非验证的SQL解析器,能够将SQL语句解析成Python对象,形成一个抽象语法树(AST)。 提供了丰富的API来访问解析后的SQL结构,如获取Token、表名、字段名等。 支持SQL语句的格式化、...
SQL语句解析:可以将SQL语句解析为语法树,便于后续的操作和分析。 SQL语句转换:可以对SQL语句进行转换,包括格式化、优化等操作。 支持多种数据库:可以处理多种数据库的SQL语句,如MySQL、PostgreSQL等。 基本功能 1. SQL语句解析 Python SQLGlot库可以将SQL语句解析为语法树,方便开发者理解和操作SQL语句的结构。 from ...
1、解析 SQL 语句:它将 SQL 语句分解为多个部分,如 SELECT、FROM、WHERE 等,使你可以单独访问或修改这些部分。 2、格式化 SQL 语句:你可以使用 sqlparse 来重新格式化 SQL 语句,使其更易于阅读或符合特定的格式要求。 获取 SQL 语句的详细信息:通过 sqlparse,你可以获取关于 SQL 语句的详细信息,如它包含哪些关...
我们可以使用sqlparse来解析这段 SQL 语句: importsqlparsequery="SELECT name, age FROM users WHERE age > 30 AND city = 'New York';"parsed=sqlparse.parse(query)forstatementinparsed:print(statement.tokens) 上述代码会输出解析后的 SQL 语句结构,包括关键字、标识符、运算符等。通过这种方式,开发者可以...
sqlparse是Python的一个解析SQL语言的库,安装和文档我也不累赘说了,提供一下官网的地址python-sqlparse,在官网给出的github库里面,有一个提取表名的example,挺好用的,大家可以直接使用。 官方的文档比较简单,所以我希望在这篇文章里面补充一些信息,帮助大家理解文档和使用这个工具包。
importsqlparseprint("sqlparse库安装成功!") 特性 SQL解析:能够解析SQL语句,并生成语法树。 SQL格式化:提供多种格式化选项,输出美观易读的SQL语句。 SQL分析:能够分析SQL语句的结构和组成部分。 SQL转换:支持对SQL语句进行转换和修改。 插件机制:支持自定义插件,扩展库的功能。
首先先给官网地址:python-sqlparse。有足够好编码能力可以直接上github上面看源码,解读更细:github.sqlparse sqlparse是用于Python的非验证SQL解析器。它支持解析、拆分和格式化SQL语句。既然有解析功能那么我们就能做初步的血缘解析功能。这个库的函数解析没有像Pandas和numpy写的那么详细,毕竟是人家个人的开源库,功能写...
下面是用Python解析SQL语句的基本流程: 流程图 安装所需的库导入所需的模块连接数据库创建和执行SQL查询解析结果关闭连接 每一步的详细说明 第一步:安装所需的库 首先,你需要安装用于连接和操作数据库的库。我们将使用sqlite3和pandas(如果你还打算处理数据的话)来实现这一功能。
python3-sql解析库——sqlparse 1.官方文档 https://sqlparse.readthedocs.io/en/latest/ 2.快速开始 使用pip或者conda安装: conda install sqlparse 使用官网示例快速入门,使用sqlparse的三大常用功能: #-*- coding:UTF-8 -*-importsqlparse sql="select id,name_,age from dual;select id,'18;19',age ...
写此sqlparse库的目的还是寻找在python编程内可行的SQL血缘解析,JAVA去解析Hive的源码实践的话我还是打算放到后期来做,先把Python能够实现的先实现完。上篇系列讲述的基于antrl解析说是用python其实还是太牵强了,无非就是使用PyJnius调用JAVA的类方法来实现,没有多大的意义来牵扯到Python编程。主要是HiveSQL的底层就是JAV...