【Python从入门到进阶】56、Mysql防止SQL注入及ORM库简化操作

接上篇《55、使用Python轻松操作Mysql数据库》
上一篇我们讲解了Mysql的基本链接和增删改查，本篇我们来介绍链接Mysql时参数化查询与防止SQL注入以及使用ORM（对象关系映射）库简化操作的内容。

一、参数化查询与防止SQL注入

在数据库操作中，SQL注入是一种常见的安全漏洞，它允许攻击者通过注入恶意的SQL代码片段来操纵SQL查询的逻辑，从而可能窃取、修改或删除数据库中的数据。为了防止SQL注入攻击，最佳实践是使用参数化查询或预编译语句（prepared statements）。

1、SQL注入简介

SQL注入攻击发生在用户输入被直接拼接到SQL查询语句中，而没有被适当地验证或转义。攻击者可以构造特殊的输入，使得原本用于筛选或检索数据的SQL语句变得具有破坏性。

例如，假设有一个简单的查询用于检索用户信息：

SELECT * FROM users WHERE username = '$username' AND password = '$password';

如果$username或$password变量直接来自用户输入，并且没有经过适当的验证或转义，那么攻击者可以通过输入类似' OR '1'='1的值来绕过身份验证。

2、参数化查询

参数化查询（或预编译语句）是一种在查询语句中使用参数占位符，并在执行查询之前为这些占位符提供实际值的技术。这种方法确保用户输入不会被解释为SQL代码的一部分，从而防止了SQL注入攻击。

在Python的mysql.connector库中，可以使用参数化查询。下面是一个例子：

import mysql.connector  
  
# 数据库连接配置（省略）  
  
# 连接到数据库（省略）  
  
# 参数化查询示例  
query = "INSERT INTO users (username, password) VALUES (%s, %s)"  
data = ("secure_username", "hashed_password")  
  
cursor.execute(query, data)  
  
# 提交事务并关闭连接（省略）

在上面的例子中，%s是参数占位符，data是一个元组，包含要插入的实际值。这些值在查询执行之前被绑定到占位符上，而不是直接拼接到查询字符串中。

3、为什么要使用参数化查询

使用参数化查询有以下几个好处：

●安全性：通过确保用户输入不会被解释为SQL代码的一部分，参数化查询可以防止SQL注入攻击。
●性能：预编译的语句可以被数据库缓存和重用，这可以提高执行相同或类似查询的性能。
●可读性：使用参数化查询可以使代码更清晰、更易于维护，因为它减少了字符串拼接和格式化的需要。
●类型安全：数据库驱动程序会验证参数的类型和值，这有助于减少由于类型不匹配或无效值导致的错误。

4、如何实施参数化查询

实施参数化查询的具体方法取决于你使用的编程语言和数据库驱动程序。在Python中，使用mysql.connector、sqlite3、psycopg2（对于PostgreSQL）等库时，都可以使用参数化查询（mysql.connector的操作方法如2小结描述）。

在编写代码时，始终遵循以下最佳实践：

●永远不要直接将用户输入拼接到SQL查询语句中。
●使用参数化查询或预编译语句来确保用户输入被安全地处理。
●对所有用户输入进行验证和清理，以防止潜在的攻击向量。
●定期更新和修补你的数据库和数据库驱动程序，以利用最新的安全特性。

通过遵循这些最佳实践，你可以大大降低应用程序受到SQL注入攻击的风险。

二、使用ORM（对象关系映射）库简化操作

在数据库编程中，对象关系映射（Object-Relational Mapping，简称ORM）是一种技术，它允许开发者使用面向对象的方式来操作数据库，而无需编写大量的SQL语句。ORM库在应用程序和数据库之间建立了一个桥梁，通过自动处理数据转换、查询构建和数据库交互等任务，大大简化了数据库操作。

1、ORM的概述

ORM库的主要目标是实现数据库表与编程语言中的类之间的映射。在ORM中，数据库表被映射为类，表中的行被映射为类的实例（对象），而列则被映射为对象的属性。通过操作这些对象，开发者可以间接地操作数据库中的数据。

ORM库通常提供以下功能：

●数据映射：将数据库表映射为类，以及将表中的行和列映射为对象的属性和方法。
●查询构建：允许开发者使用面向对象的方式来构建和执行SQL查询。
●关系管理：处理数据库中的关系（如一对一、一对多、多对多等），并在对象之间建立相应的关联。
●事务管理：提供对数据库事务的支持，确保数据的一致性和完整性。

2、使用ORM库的好处

使用ORM库进行数据库操作有以下好处：

●简化开发：通过面向对象的方式来操作数据库，开发者无需编写大量的SQL语句，降低了开发难度和复杂性。
●提高可维护性：ORM库通常具有良好的封装性和可扩展性，使得代码更加易于维护和扩展。
●减少错误：ORM库能够自动处理数据转换和查询构建等任务，减少了因手动编写SQL语句而导致的错误。
●提高性能：ORM库通常具有缓存机制，能够减少与数据库的交互次数，提高应用程序的性能。

3、流行的ORM库

在Python中，有几个流行的ORM库可供选择，包括SQLAlchemy、Django ORM（Django框架的一部分）、Peewee等。这些库都提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以根据项目的需求选择合适的ORM库。

【SQLAlchemy示例】
SQLAlchemy是一个功能强大的Python ORM库，它支持多种数据库后端，并提供了丰富的API和扩展功能。下面是一个使用SQLAlchemy进行数据库操作的简单示例：

首先，安装SQLAlchemy库（如果尚未安装）：

pip install sqlalchemy

然后，使用SQLAlchemy定义数据模型（即数据库表，这里以操作Mysql为例）：

# 导入sqlalchemy的Columu类，用于定义模型中的字段
from sqlalchemy import Column, Integer, String
# 导入create_engine函数，用于创建数据库引擎
from sqlalchemy import create_engine
# 导入declarative_base函数，用于创建ORM基类
# 导入sessionmaker类，用于创建会话类
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

# 定义基础类，继承自declarative_base()返回的基类
Base = declarative_base()


# 定义User模型，继承自Base基类
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    email = Column(String, unique=True)
    address = Column(String)


# 创建数据库引擎，用于链接数据库
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:1234@localhost/test')

# 创建会话类，用于与数据库进行交互
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 创建表（如果表不存在）
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建一个会话对象
session = Session()

# 使用会话对象执行数据库操作
session = Session()
new_user = User(name='韩梅梅', age=16, email='hanmeimei@example.com', address='北京市朝阳区')
session.add(new_user)
session.commit()

# 查询用户
print('[查询所有用户]')
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.id, user.name, user.age, user.email, user.address)

# 查询姓名为韩梅梅的数据
print('[查询姓名为韩梅梅的用户]')
name_to_search = '韩梅梅'
users = session.query(User).filter_by(name=name_to_search).all()
for user in users:
    print(user.id, user.name, user.age, user.email, user.address)

# 关闭会话
session.close()

在这个示例中，我们首先定义了一个名为User的数据模型，它对应于名为users的数据库表。然后，我们创建了一个数据库引擎和一个会话类，用于与数据库进行交互。接下来，我们使用会话对象执行了插入和查询操作，然后分别查询了全部数据，和按照权限查询数据。最后，我们关闭了会话以释放资源。

新增数据效果：

查询数据效果：