如何使用pyodbc发出包含python变量作为参数的SQL查询？

pyodbc 是一个 Python 库，用于连接 ODBC 数据库并执行 SQL 查询。要使用 pyodbc 发出包含 Python 变量作为参数的 SQL 查询，通常推荐使用参数化查询，这有助于防止 SQL 注入攻击，并且可以简化代码。

以下是使用 pyodbc 进行参数化查询的基本步骤：

基础概念

参数化查询：是一种将 SQL 语句和参数分开的技术，允许你将变量作为参数传递给 SQL 查询，而不是直接将其嵌入到 SQL 字符串中。

相关优势

1. 安全性：防止 SQL 注入攻击。
2. 可读性：使 SQL 语句更清晰易读。
3. 灵活性：便于修改和维护。

类型与应用场景

• 字符串参数：适用于文本字段。
• 数字参数：适用于数值字段。
• 日期时间参数：适用于日期和时间字段。

应用场景包括但不限于：

• 用户输入验证。
• 数据库操作（插入、更新、删除）。
• 报表生成。

示例代码

假设我们有一个名为 users 的表，其中包含 id, name, 和 age 字段，我们想要插入一条新记录。

import pyodbc

# 连接数据库（这里以 SQL Server 为例）
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=your_server;DATABASE=your_database;UID=your_username;PWD=your_password')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 定义变量
user_id = 1
user_name = 'John Doe'
user_age = 30

# 使用参数化查询插入数据
sql_query = "INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)"
cursor.execute(sql_query, user_id, user_name, user_age)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

遇到的问题及解决方法

问题：执行上述代码时，可能会遇到“数据类型不匹配”的错误。

原因：传递给 SQL 查询的参数类型与数据库中字段的预期类型不一致。

解决方法：

• 确保 Python 变量的类型与数据库字段类型相匹配。
• 如果需要，可以在插入前对变量进行类型转换。

例如，如果 age 字段在数据库中是整数类型，但传递的是浮点数，可以这样做：

user_age = int(30.5)  # 将浮点数转换为整数

通过这种方式，你可以确保使用 pyodbc 发出的 SQL 查询既安全又可靠。