Модуль sqlite

Содержание:

Введение данных

Сейчас наша база данных пустая. Это не очень полезно в использовании, так что в этом разделе мы научимся добавлять данные в базу. Вот общая идея:

MySQL

INSERT INTO table_name (id, name, make, model, year)
VALUES (1, ‘Marly’, ‘Ford’, ‘Explorer’, ‘2000’);

1 2	INSERTINTOtable_name(id,name,make,model,year) VALUES(1,’Marly’,’Ford’,’Explorer’,’2000′);

SQL использует команды INSERT INTO для добавления данных в определенную базу данных. Вы также указываете, в какие столбцы вы добавляете данные. Когда мы создаем таблицу, мы можем определить необходимый столбец, который может вызвать ошибку, если мы не добавим в него необходимые данные. Однако, мы не делали этого в нашем определении таблицы ранее. Это просто на заметку. Вы также получите ошибку, если передадите неправильный тип данных, от этой вредной привычки я не мог отвыкнуть целый год. Я передавал строку или varchar, вместо данных. Конечно, каждая база данных требует определенный формат этих самых данных, так что вам может понадобиться разобраться с тем, что именно значит DATE для вашей базы данных.

Refactor pymysql connection

New features

Parameter ‘charset’ default is utf8
Parameter ‘autocommit’ default is True
Added parameter ‘timezone’, default is ‘+00:00’
Use pymysql.cursors.DictCursor by default
Reconnect after the database connection is lost
Add logs for creating connections, mysql warnings, exceptions, database queries, etc.
Using the with…as syntax for transaction operations
Provide simplified query methods such as fetch_all/fetch_row/fetch_column/fetch_first
Provide simplified methods such as insert/insert_many/update/delete

1. Create pymysql connection

import pymysql
from pymysql_manager import Connection

conn = Connection(host='192.0.0.1', database='foo', timezone='+8:00')

2. Transaction

Before code:

try
  conn.begin()
  conn.execute(....)
catch Exception
  conn.rollback()
else
  conn.commit()

Now:

with conn.transaction():
  conn.execute(...)

3. Fetch rowsets

# executed: select * from foo where id between 5 and 10
all_rows = conn.fetch_all('select * from foo where id between %s and %s', 5, 10)

# executed: select * from foo limit 1
first_row = conn.fetch_row('select * from foo')

# executed: select * from foo limit 1
first_column_on_first_row = conn.fetch_first('select * from foo')

# executed: select * from foo limit 1
third_column_on_first_row = conn.fetch_column('select * from foo', column=3)

4. Fetch by Iterator

When a result is large, it may be used SSCursor. But sometimes using limit … offset … can reduce the pressure on the database

by SSCursor

cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.SSCursor)
conn.execute(sql)
while True
  row = cursor.fetchone()
  if not row
    break

by fetch_iterator

for row in conn.fetch_iterator(sql, per=1000, max=100000):
  print(row)

Check if Database Exists

You can check if a database exist by listing all databases in your system by
using the «SHOW DATABASES» statement:

Example

Return a list of your system’s databases:

import mysql.connectormydb = mysql.connector.connect( host=»localhost»,
user=»yourusername», password=»yourpassword»)mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute(«SHOW DATABASES»)for x in mycursor:
print(x)

Or you can try to access the database when making the connection:

Example

Try connecting to the database «mydatabase»:

import mysql.connectormydb = mysql.connector.connect( host=»localhost»,
user=»yourusername», password=»yourpassword»,
database=»mydatabase»)

If the database does not exist, you will get an error.

Формирование запросов

Важным этапом в работе с базой данных является формирование запросов к этой базе данных. Отчасти проблема заключается в необходимости вставлять в строку запроса данные пользовательского ввода, что абсолютно не безопасно. Далее об этом.

Экранирование символов. В MySQLdb есть 4 метода экранирования:

con.escape
con.escape_string
con.string_literal
И автоматический механизм подстановки значений:cur.execute(«SELECT *FROM `city` WHERE id_city=’?’», (city,))

Тут символ подстановки (?) замещается значением из кортежа (city,) автоматически экранируя спец. символы.

Но не существует единого правила оформления подстановки значений в запрос. Поэтому есть переменная paramstyle которая может определить формат подстановки.

У меня MySQLdb.paramstyle равен ‘format’.

Варианты формата:

qmark – параметры обозначаются знаков вопроса (?)
numeric — параметры обозначаются числами
named — параметры обозначаются именами
format — параметры обозначаются в стиле printf.
pyformat — параметры обозначаются в стиле расширенного набора кодов формата Python — %(name)s

Но есть небольшая проблема.

В Python 3.x такой подход работать не будет. Если заглянуть под капот модуля MySQLdb и найти функцию execute (\Lib\site-packages\MySQLdb\cursors.py), то можно видеть что в Python 3.x подстановка параметров осуществляется используя функцию format:

А в Python 2.x используется простое формирование строки:

По всей видимости, разработчики забыли изменить документацию к функции. И поэтому формирование в стиле Си функции printf работает не будет.

Следовательно, нужно использовать следующий подход:

Говоря об экранирование, используя функции escape_string и string_literal, они не работают с кодировками, что является серьёзной проблемой. Раньше была функция escape которая принимала один параметр, но теперь ей требуется 2 параметра, причём второй это словарь с ссылками на функции каждого из типов, и честно говоря для меня он остался загадкой. Поэтому лучше использовать вариант с автоматическим экранированием. Автоматическое экранирование спец. символов реализовано используя функцию escape.

Если вы разрабатываете Web приложение, то стоит позаботиться о преобразование символов & « в соответствующие сущности языка разметки, такие как & «. Для этого можно использовать функцию escape() модуля cgi:

Или написать что-то своё, с более расширенным функционалом.

Пример использования:

Обратите внимание на VALUES ({name}), метку {name} не нужно загонять в кавычки. Автоматическая подстановка сделает это за Вас, иначе будет выведено сообщение об ошибке

Вот наверно и всё, что я хотел рассказать. Думаю этого достаточно для нормального старта с базой данных MySQL. Удачных экспериментов!

Ограничения

Старые версии SQLite были спроектированы без каких-либо ограничений, единственным условием было то, чтобы база данных умещалась в памяти, в которой все вычисления производились при помощи 32-разрядных целых чисел. Это создавало определённые проблемы. Из-за того, что верхние пределы не были определены и соответственно должным образом протестированы, часто обнаруживались ошибки при использовании SQLite в достаточно экстремальных условиях. Поэтому в новых версиях SQLite были введены пределы, которые теперь проверяются вместе с общим набором тестов.

Во время компиляции библиотеки SQLite устанавливаются следующие ограничения, которые можно, при острой необходимости, увеличивать:

Описание	Значение	Константа в исходном коде
Максимальная длина строки или BLOB-поля	1 000 000 000	SQLITE_MAX_LENGTH
Максимальное количество колонок	2 000	SQLITE_MAX_COLUMN
Максимальная длина SQL-выражения	1 000 000 000	SQLITE_MAX_SQL_LENGTH
Максимальное количество таблиц в выражениях с JOIN	64
Максимальная глубина дерева выражений	1 000	SQLITE_MAX_EXPR_DEPTH
Максимальное количество аргументов функции	127	SQLITE_MAX_FUNCTION_ARG
Максимальное количество термов в объединённом выражении с SELECT	500	SQLITE_MAX_COMPOUND_SELECT
Максимальная длина шаблона как аргумента операторов LIKE или GLOB	50 000	SQLITE_MAX_LIKE_PATTERN_LENGTH
Максимальное количество символов-заменителей в одном SQL-выражении	999	SQLITE_MAX_VARIABLE_NUMBER
Максимальная глубина рекурсии триггеров	1 000	SQLITE_MAX_TRIGGER_DEPTH
Максимальное количество присоединённых баз	10	SQLITE_MAX_ATTACHED
Максимальный размер страницы базы данных	65 536	SQLITE_MAX_PAGE_SIZE
Максимальное количество страниц в файле базы данных	1 073 741 823	SQLITE_MAX_PAGE_COUNT

На текущий момент[когда?] только значение SQLITE_MAX_PAGE_SIZE не может быть больше заданного по умолчанию. Таким образом, не изменяя SQLITE_MAX_PAGE_COUNT, можно сказать, что максимальный размер файла базы данных составляет примерно 140 ТБ (247 Б).

Некоторые ограничения можно менять в сторону уменьшения во время исполнения программы при помощи задания категории и соответствующего значения функции sqlite3_limit():

int sqlite3_limit(sqlite3*, int id, int newVal)

Категория	Описание
SQLITE_LIMIT_LENGTH	Максимальная длина любой строки или BLOB-поля или ряда
SQLITE_LIMIT_SQL_LENGTH	Максимальная длина SQL-выражения
SQLITE_LIMIT_COLUMN	Максимальное количество колонок в определении таблицы или результате выборки, или индексе, или выражениях с операторами ORDER BY или GROUP BY
SQLITE_LIMIT_EXPR_DEPTH	Максимальная глубина разобранного дерева любого выражения
SQLITE_LIMIT_COMPOUND_SELECT	Максимальное количество термов в объединённом выражении с SELECT
SQLITE_LIMIT_VDBE_OP	Максимальное количество инструкций программы виртуальной машины выполняемого SQL-выражения
SQLITE_LIMIT_FUNCTION_ARG	Максимально количество аргументов функции
SQLITE_LIMIT_ATTACHED	Максимальное количество присоединённых баз
SQLITE_LIMIT_LIKE_PATTERN_LENGTH	Максимальная длина шаблона как аргумента операторов LIKE или GLOB
SQLITE_LIMIT_VARIABLE_NUMBER	Максимальное количество переменных в SQL-выражении, которые можно связать
SQLITE_LIMIT_TRIGGER_DEPTH	Максимальная глубина рекурсии триггеров

Это может быть полезным, если SQLite используется в веб-приложениях, так как уменьшенные пределы могут предотвратить DoS-атаки со стороны недоверяемых внешних клиентов.

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Создание базы данных

После создания соединения с SQLite, файл БД создается автоматически, при условии его отсутствия. Этот файл создается на диске, но также можно создать базу данных в оперативной памяти, используя параметр «:memory:» в методе connect. При этом база данных будет называется инмемори.

Рассмотрим приведенный ниже код, в котором создается БД с блоками try, except и finally для обработки любых исключений:

Сначала импортируется модуль sqlite3, затем определяется функция с именем sql_connection. Внутри функции определен блок try, где метод connect() возвращает объект соединения после установления соединения.

Затем определен блок исключений, который в случае каких-либо исключений печатает сообщение об ошибке. Если ошибок нет, соединение будет установлено, тогда скрипт распечатает текст «Connection is established: Database is created in memory».

Далее производится закрытие соединения в блоке finally. Закрытие соединения необязательно, но это хорошая практика программирования, позволяющая освободить память от любых неиспользуемых ресурсов.

Steps to connect MySQL database in Python using MySQL Connector Python

Install MySQL Connector Python using pip.
Use the method of MySQL Connector Python with required parameters to connect MySQL.
Use the connection object returned by a method to create a object to perform Database Operations.
The to execute SQL queries from Python.
Close the Cursor object using a and MySQL database connection using after your work completes.
Catch Exception if any that may occur during this process.

MySQL database connection in Python

Python Example to connect MySQL Database

To connect the MySQL database, you must know the database name you want to connect. Run below query on MySQL console if you have not created any database in MySQL. Otherwise, you can skip the below query.

Create Database in MySQL

Below is the last step, i.e. using methods of MySQL Connector Python to connect MySQL database. Let see the example now.

After connecting to MySQL Server, you should get below output.

Connected to MySQL Server version  5.7.19
You're connected to database:  ('electronics',)
MySQL connection is closed

Understand the Python MySQL Database connection program

This line imports the MySQL Connector Python module in your program so you can use this module’s API to connect MySQL.

mysql connector Error object is used to show us an error when we failed to connect Databases or if any other database error occurred while working with the database. Example ACCESS DENIED ERROR when username or password is wrong.

Using this method we can connect the MySQL Database, this method accepts four required parameters: Host, Database, User and Password that we already discussed.
connect() method established a connection to the MySQL database from Python application and returned a MySQLConnection object. Then we can use MySQLConnection object to perform various operations on the MySQL Database.
The method can throw an exception, i.e. Database error if one of the required parameters is wrong. For example, if you provide a database name that is not present in MySQL, then Python application throws an exception. So check the arguments that you are passing to this method.

is_connected() is the method of the MySQLConnection class through which we can verify is our python application connected to MySQL.

This method returns a cursor object. Using a cursor object, we can execute SQL queries.
The MySQLCursor class instantiates objects that can execute operations such as SQL statements. Cursor objects interact with the MySQL server using a MySQLConnection object.

Using the cursor’s close method we can close the cursor object. Once we close the cursor object, we can not execute any SQL statement.

At last, we are closing the MySQL database connection using a close() method of MySQLConnection class.

Now you know how to connect to MySQL server from python let’s proceed with creating a table from Python.

Download and Install MySQL Connector Python on Windows

There are two ways to install MySQL Connector Python on windows.

Install using Source Code Distribution ( Platform Independent and Architecture Independent ZIP Archive)
Install using Built Distribution i.e., MSI installer

Install MySQL Connector Python on Windows using a Source Code Distribution:-

Follow below instruction to download Platform Independent ZIP. Go to download MySQL Connector Python for windows from here

download MySQL connector python for windows

Abobe URL automatically opens the latest version of MySQL Connector Python.
If you want to use the older version which is compatible with your python version, then select “Looking for previous GA versions” option which you can find at the right side.
If you want to check which version of MySQL Connector Python is compatible with your python version, refer to the above table.

I am downloading 2.1.7 because I am using Python 3.5. Select Platform independent from the drop-down list

select MySQL connector python platform-independent zip for windows

Click on the “download” button to download the ZIP file on your machine. After clicking download you get the below screen, click on No Thanks, start the download option.

begin to download MySQL connector python zip file for windows

Note: If you want to download the latest version, i.e. 8.0.1 then select “Looking for the latest GA versions” option which you can find at the right side.

After the download is complete, please follow the below steps to install: –

Unpack or extract the Zip archive in the intended installation directory (for example, C:\mysql-connector\) using 7Zip or another tool that can read .zip files.
Start a console window and change the location to the folder where you unpacked the Zip archive:
```
C:\> cd C:\mysql-connector\
```
Inside the MySQL Connector Python folder, perform the installation using this command:
```
C:\> python setup.py install
```

You should get the following screen after this command.

Python MySQL connector python installation completed for windows

Verifying MySQL Connector/Python installation on windows

To verify MySQL connection Python is installed and to make sure that it is working correctly and you can connect to the MySQL database server without any issues. To verify the installation use the following steps:

On Windows, the default MySQL Connector Python installation location is . Here Python.version is the Python version you used to install the connector.
Type importing MySQL connector using . If it is executed successfully mean installation completed successfully.
Also, you can check that MySQL Connector Python installation is working and able to connect to MySQL Server by Connecting to MySQL Using MySQL Connector Python.

Version 2.1.0 — 2014-02-25 — Marc Abramowitz

Features

Sphinx-based documentation (GH-149)

Thanks, Ramiro Morales!

See:
“Green” support (GH-135)

Lets you use pymssql with cooperative multi-tasking systems like
gevent and have pymssql call a callback when it is waiting for a
response from the server. You can set this callback to yield to
another greenlet, coroutine, etc. For example, for gevent, you could
do:
```
def wait_callback(read_fileno):
    gevent.socket.wait_read(read_fileno)

pymssql.set_wait_callback(wait_callback)
```
The above is useful if you’re say, running a gunicorn server with the
gevent worker. With this callback in place, when you send a query to
SQL server and are waiting for a response, you can yield to other
greenlets and process other requests. This is super useful when you
have high concurrency and/or slow database queries and lets you use
less gunicorn worker processes and still handle high concurrency.
Better error messages.

E.g.: For a connection failure, instead of:

the dberrstr is also included, resulting in:

In the area of error messages, we also made this change:

execute: Raise ColumnsWithoutNamesError when as_dict=True and missing
column names (GH-160)
Performance improvements

You are most likely to notice a difference from these when you are
fetching a large number of rows.
- Reworked row fetching (GH-159)
  
  There was a rather large amount of type conversion occuring when
  fetching a row from pymssql. The number of conversions required have
  been cut down significantly with these changes.
  Thanks Damien, Churchill!
- Modify get_row() to use the CPython tuple API (GH-178)
  
  This drops the previous method of building up a row tuple and switches
  to using the CPython API, which allows you to create a correctly sized
  tuple at the beginning and simply fill it in. This appears to offer
  around a 10% boost when fetching rows from a table where the data is
  already in memory.
  Thanks Damien, Churchill!
MSSQLConnection: Add with (context manager) support (GH-171)

This adds with statement support for MSSQLConnection in the _mssql
module – e.g.:
```
with mssqlconn() as conn:
    conn.execute_query("SELECT @@version AS version")
```
We already have with statement support for the pymssql module.
See:

https://github.com/pymssql/pymssql/pull/171
Allow passing in binary data (GH-179)

Use the bytesarray type added in Python 2.6 to signify that this is
binary data and to quote it accordingly. Also modify the handling of
str/bytes types checking the first 2 characters for b’0x’ and insert
that as binary data.
See:

https://github.com/pymssql/pymssql/pull/179
Add support for binding uuid.UUID instances to stored procedures input
params (GH-143)
Thanks, Ramiro Morales!
The version number is now stored in one place, in pymssql_version.h
This makes it easier to update the version number and not forget any
places, like I did with pymssql 2.0.1

See https://github.com/pymssql/pymssql/commit/fd317df65fa62691c2af377e4661defb721b2699
Improved support for using py.test as test runner (GH-183)

See: https://github.com/pymssql/pymssql/pull/183
Improved PEP-8 and pylint compliance

Prevent SQL Injection

When query values are provided by the user, you should escape the values.

This is to prevent SQL injections, which is a common web hacking technique to
destroy or misuse your database.

The mysql.connector module has methods to escape query values:

Example

Escape query values by using the placholder
method:

import mysql.connectormydb = mysql.connector.connect( host=»localhost»,
user=»yourusername», password=»yourpassword», database=»mydatabase»)mycursor = mydb.cursor()sql = «SELECT * FROM customers WHERE
address = %s»adr = («Yellow Garden 2», )
mycursor.execute(sql, adr)myresult = mycursor.fetchall()for x in myresult:
print(x)

Globals

These module globals must be defined:

String constant stating the supported DB API level.

Currently only the strings «1.0» and «2.0» are allowed.
If not given, a DB-API 1.0 level interface should be assumed.

Integer constant stating the level of thread safety the interface
supports. Possible values are:

threadsafety	Meaning
Threads may not share the module.
1	Threads may share the module, but not connections.
2	Threads may share the module and connections.
3	Threads may share the module, connections and cursors.

Sharing in the above context means that two threads may use a
resource without wrapping it using a mutex semaphore to implement
resource locking. Note that you cannot always make external
resources thread safe by managing access using a mutex: the
resource may rely on global variables or other external sources
that are beyond your control.

Выборка всех данных

Чтобы извлечь данные из БД выполним инструкцию SELECT, а затем воспользуемся методом fetchall() объекта курсора для сохранения значений в переменной. При этом переменная будет являться списком, где каждая строка из БД будет отдельным элементом списка. Далее будет выполняться перебор значений переменной и печатать значений.

Код будет таким:

Также можно использовать fetchall() в одну строку:

Если нужно извлечь конкретные данные из БД, воспользуйтесь предикатом WHERE. Например, выберем идентификаторы и имена тех сотрудников, чья зарплата превышает 800. Для этого заполним нашу таблицу большим количеством строк, а затем выполним запрос.

Можете использовать оператор INSERT для заполнения данных или ввести их вручную в программе браузера БД.

Теперь, выберем имена и идентификаторы тех сотрудников, у кого зарплата больше 800:

В приведенном выше операторе SELECT вместо звездочки (*) были указаны атрибуты id и name.

Обнаружение SQL-инъекций с использованием абстрактных синтаксических деревьев

Наиболее распространенная ошибка, которая приводит к SQL-инъекциям в коде Python, заключается в использовании форматирования строк в операторах SQL. Чтобы найти SQL-инъекцию в коде Python, нам нужно найти форматирование строки в вызове функции execute или executemany.

Существует как минимум три способа отформатировать строку в Python:

c.execute("SELECT username, rank FROM users WHERE rank = '{0}'".format(rank))
c.execute("SELECT username, rank FROM users WHERE rank = '%s'" % rank)
c.execute(f"SELECT username, rank FROM users WHERE rank = `{rank}`")

Кроме того, я хочу отслеживать простые назначения переменных:

q = "SELECT username, rank FROM users qqqq WHERE rank = '%s'" % rank
c.execute(q)

Чтобы уменьшить вероятность ложных срабатываний, нам также необходимо проверить, содержит ли аргумент оператор SQL.

Вот как выглядит детектор AST SQL-инъекций:

import ast
import astor
import re

SQL_FUNCTIONS = {
    'execute',
    'executemany',
}
SQL_OPERATORS = re.compile('SELECT|UPDATE|INSERT|DELETE', re.IGNORECASE)


class ASTWalker(ast.NodeVisitor):
    def __init__(self):
        self.candidates = []
        self.variables = {}

    def visit_Call(self, node):
        # Search for function calls with attributes, e.g. cursor.execute
        if isinstance(node.func, ast.Attribute) and node.func.attr in SQL_FUNCTIONS:
            self._check_function_call(node)
        # Traverse child nodes
        self.generic_visit(node)

    def visit_Assign(self, node):
        if not isinstance(node.targets, ast.Name):
            return self.generic_visit(node)

        variable, value = node.targets.id, node.value
        # Some variable assignments can store SQL queries with string formatting.
        # Save them for later.
        if isinstance(value, (ast.Call, ast.BinOp, ast.Mod)):
            self.variables = node.value
        self.generic_visit(node)

    def _check_function_call(self, node):
        if not node.args:
            return
        first_argument = node.args
        query = self._check_function_argument(first_argument)
        if query and re.search(SQL_OPERATORS, query):
            self.candidates.append(node)

    def _check_function_argument(self, argument):
        query = None
        if isinstance(argument, ast.Call) and argument.func.attr == 'format':
            # Formatting using .format
            query = argument.func.value.s
        elif isinstance(argument, ast.BinOp) and isinstance(argument.op, ast.Mod):
            # Old-style formatting, .e.g. '%s' % 'string'
            query = argument.left.s
        elif isinstance(argument, ast.JoinedStr) and len(argument.values) > 1:
            # New style f-strings
            query = argument.values.s
        elif isinstance(argument, ast.Name) and argument.id in self.variables:
            # If execute function takes a variable as an argument, try to track its real value.
            query = self._check_function_argument(self.variables)
        return query


if __name__ == '__main__':
    code = open('webapp.py', 'r').read()
    tree = ast.parse(code)
    ast_walker = ASTWalker()
    ast_walker.visit(tree)

    for candidate in ast_walker.candidates:
        print(astor.to_source(candidate).strip())

Класс NodeVisitor является базовым классом для сканирования дерева. Каждый метод, который начинается с visit_, будет автоматически вызываться с соответствующим выражением при обходе дерева.

Для этой задачи нам нужно обработать только два выражения — Call и Assign. Первый запускается при вызове функции, а второй — при назначении переменной. Наш класс найдет все вызовы функций execute независимо от того, как код отформатирован или структурирован.

Этот скрипт производит много ложных срабатываний, но, несмотря на это, работает довольно хорошо. Очень трудно автоматически отслеживать, если переменная приходит из HTTP-запроса и может быть изменена пользователем. Поэтому каждая находка должна быть проверена человеческим глазом.

Тестирование скрипта на данных GitHub

Чтобы протестировать мой сценарий, я собрал около 100 сценариев Python с помощью поиска на GitHub и смог найти четыре репозитория, в которых есть уязвимости в SQL-инъекциях. Чтобы получить такой хороший уровень обнаружения, вам также нужно придумать подходящий поисковый запрос. Я не буду размещать его по этическим причинам :).

Есть много вещей, которые могут быть улучшены в сценарии. Например, этот запрос использует форматирование, но он не может быть использован в инъекции:

c.execute("SELECT * FROM users WHERE year_registered = {0} ".format(int(year)))

В целом, это довольно хороший результат для скрипта, написанного за один час.Исходный код доступен на Github. Вы можете отправить мне сообщение, если найдете способы улучшить его.

Оригинальная статья: Detecting SQL injections in Python code using AST

Spread the love

Download and Install MySQL Connector Python on Linux

There are two ways to install MySQL Connector Python on For Unix and Unix-like systems such as Linux, Solaris, macOS, and FreeBSD.

Install using Source Code Distribution ( Platform Independent (Architecture Independent), TAR File)
You can install using Built Distribution for Example RPM file.

Install MySQL Connector Python on Linux using Source Code Distribution. Follow the below instructions to download MySQL connector python Platform Independent TAR (tar.gz) file.

Go to download MySQL Connector Python for Linux from here it will open the below screen.

download MySQL connector python for Linux

It opens the latest version of MySQL connector python. Choose the Previous GA version from the right side if you want to install a version other than 8.0.1. you can refer to the above table to check which version is compatible with your python version.
Select Platform independent TAR from the “Select Operating System” drop-down list. I am downloading 2.1.7 because I am using Python 3.5

MySQL connector python platform-independent tar for Linux

Choose the TAR archive file and click on the download button. You should get the following screen, click on the start of my download.

MySQL connector python begin your download for Linux

After the download is complete, please follow the below steps to install: –

Untar the downloaded tar.gz file. Use below command to untar.
```
shell>tar xzf mysql-connector-python-VERSION.tar.gz
```
Change to the directory where you extracted a tar file
```
shell> cd mysql-connector-python-VERSION
```
Execute command to install MySQL connector python on Linux.
To see all options and commands supported by setup.py use command

Verifying MySQL Connector Python installation on Linux

To verify the installation, use the following steps:

On Unix-like systems, the default Connector/Python installation location is where prefix is the location where Python installed, and VERSION is the Python version.
Type and execute the program. If it is executed successfully mean installation completed successfully.
Also, you can check that MySQL Connector Python installation is working and able to connect to MySQL Server by Connecting to MySQL Using MySQL Connector Python.