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在开发过程中，编写规范且安全的SQL代码是非常重要的，尤其是在数据库交互频繁的情况下。本文将分享一些SQL代码的最佳实践，特别是如何避免常见的错误和安全风险。

用SQL参数化查询而不是拼接

为什么要使用参数化查询？

直接拼接SQL字符串进行查询容易引入SQL注入风险。参数化查询不仅能增强代码的安全性，还能提高代码的可读性和维护性。

具体例子：
假设我们需要查询数据库中的某些记录，如果直接拼接SQL语句，代码可能如下所示：

def get_data(start_date, end_date):sql = f"SELECT * FROM table WHERE date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'"# 执行 SQL 查询return read_sql(sql)

这个例子虽然简单，但有潜在的风险。如果 start_date 或 end_date 是用户输入的值，恶意用户可能通过输入特制的字符串来破坏查询，造成数据泄露或篡改。

使用参数化查询

为了避免这个问题，我们应该使用参数化查询。这样，用户输入的值会被作为参数传入，而不是直接拼接到SQL字符串中，从而消除了SQL注入风险。

def get_data(start_date, end_date):sql = "SELECT * FROM table WHERE date BETWEEN %s AND %s"params = [start_date, end_date]# 执行 SQL 查询return read_sql(sql, params=params)

在这个例子中，start_date 和 end_date 是通过 params 参数传递给数据库的，数据库会自动处理这些参数，而不是将它们直接拼接到SQL语句中。

何为SQL注入风险？

什么是SQL注入？
SQL注入（SQL Injection）是一种攻击方式，攻击者通过在SQL查询语句中插入恶意SQL代码，能够改变查询的逻辑、泄露数据，甚至删除数据库中的数据。常见的SQL注入攻击方式包括：

攻击者通过输入恶意的SQL代码操控查询逻辑。
攻击者通过输入合适的SQL代码来获取本不应暴露的数据。
具体例子：
假设你有以下代码：

def get_user_info(user_id):sql = f"SELECT * FROM users WHERE id = '{user_id}'"# 执行查询return read_sql(sql)

如果攻击者传入的 user_id 为：

1 OR 1=1

那么查询变成了：

SELECT * FROM users WHERE id = '1 OR 1=1' 

这条SQL语句将返回所有用户的信息，因为 1=1 总是成立，从而导致信息泄露。

如何防止SQL注入？
通过使用参数化查询，攻击者就无法直接操控SQL语句：

def get_user_info(user_id):sql = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"params = [user_id]# 执行查询return read_sql(sql, params=params)

在这种情况下，user_id 被当作参数处理，而不是直接拼接到SQL中，从而避免了SQL注入攻击。

明确传入参数类型

什么是明确传入参数类型？
在函数定义中明确标注参数的类型，可以帮助开发者了解函数的预期输入，并且可以在编写代码时提供自动补全和类型检查。对于SQL查询函数，特别是涉及日期、数字等类型时，明确参数类型有助于确保传入的值符合预期格式。

例子：
在Python中，我们可以使用类型注解来指定函数参数的类型：

def hief_flag_acc_trade(start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:

在这个例子中，start_date 和 end_date 参数被指定为 str 类型，表示它们应为字符串类型，并且应该符合日期格式（例如：‘2024-01-01’）。这种方式不仅提高了代码的可读性，还能帮助开发者在编写代码时避免类型错误。

使用类型注解的好处：
提高代码可读性：开发者一眼就能知道函数的预期输入类型。
自动类型检查：使用像 mypy 这样的工具可以在静态分析时检测到潜在的类型错误。
更好的IDE支持：现代IDE可以根据类型注解提供智能提示，减少出错的机会。

返回类型注解

import pandas as pddef get_data(start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:# 假设这是从数据库查询的数据，返回一个 DataFramedata = {'date': ['2024-01-01', '2024-01-02'],'value': [100, 200]}df = pd.DataFrame(data)return df  # 返回 pd.DataFrame 类型