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我有以下 SQL 查询，并希望使用sqlparse

import sqlparse

query =  """
select SUM(case when(A.dt_unix<=86400
                     and B.flag="V") then 1
           end) as TEST_COLUMN_1,
       SUM(case when(A.Amt - B.Amt > 0
                     and B.Cat1 = "A"
                     and (B.Cat2 = "M"
                          or B.Cat3 = "C"
                          or B.Cat4 = "B")
                     and B.Cat5 is NULL) then 1
           end) as TEST_COLUMN_2
from test_table A
left join test_table_2 as B on A.ID=B.ID
where A.DT >B.DT
group by A.ID
"""

query_tokens = sqlparse.parse(query)[0].tokens
print(query_tokens)

将给出 SQL 语句中包含的所有标记：

[<Newline ' ' at 0x7FAA62BD9F48>, <DML 'select' at 0x7FAA62BE7288>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62BE72E8>, <IdentifierList 'SUM(ca...' at 0x7FAA62BF7CF0>, <Newline ' ' at 0x7FAA62BF6288>, <Keyword 'from' at 0x7FAA62BF62E8>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62BF6348>, <Identifier 'test_t...' at 0x7FAA62BF7570>, <Newline ' ' at 0x7FAA62BF64C8>, <Keyword 'left j...' at 0x7FAA62BF6528>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62BF6588>, <Identifier 'test_t...' at 0x7FAA62BF7660>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62BF67C8>, <Keyword 'on' at 0x7FAA62BF6828>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62BF6888>, <Comparison 'A.ID=B...' at 0x7FAA62BF7B10>, <Newline ' ' at 0x7FAA62BF6B88>, <Where 'where ...' at 0x7FAA62BF28B8>, <Keyword 'group' at 0x7FAA62BD9E88>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62BD93A8>, <Keyword 'by' at 0x7FAA62BD9EE8>, <Whitespace ' ' at 0x7FAA62C1CEE8>, <Identifier 'A.ID' at 0x7FAA62BF2F48>, <Newline ' ' at 0x7FAA62BF6C48>]

如何解析这些标记，以便以CASE WHEN一种可以提取所有条件并保持它们的优先级的方式处理语句，如使用括号定义的那样。我无法在文档中找到任何相关示例。

对此有什么想法吗？

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1 回答 1

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该项目确实有点记录不足。我查看了示例并稍微扫描了源代码。不幸的是，该文档没有包含对这个任务有用的Token和TokenList类的所有方法。

例如，一个重要但被忽略的方法是TokenList.get_sublists()method，它可以让您比其他方法更容易地遍历嵌套的标记列表；该TokenList.flatten()方法仅在树中产生未分组CASE的标记，而是分组标记，因此纯粹通过文档您可能会发现很难对已解析的标记树做一些有用的事情。

我在代码库中注意到的另一个方便的方法是TokenList._pprint_tree()方法，它将当前令牌树转储到标准输出。这在尝试编写分析树的代码时非常有用。

总而言之，我的总体印象sqlparse是，它与其说是一个解析库，不如说是一个重新格式化 SQL 的工具。它包括一个很好的解析器，但不包括一般使用它生成的树所必需的工具。

库中真正缺少的是基础节点访问者类，例如由Pythonast模块提供的类，或树节点遍历器，再次像ast模块提供的那样。幸运的是，要么很容易建立自己：

from collections import deque
from sqlparse.sql import TokenList

class SQLTokenVisitor:
    def visit(self, token):
        """Visit a token."""
        method = 'visit_' + type(token).__name__
        visitor = getattr(self, method, self.generic_visit)
        return visitor(token)

    def generic_visit(self, token):
        """Called if no explicit visitor function exists for a node."""
        if not isinstance(token, TokenList):
            return
        for tok in token:
            self.visit(tok)

def walk_tokens(token):
    queue = deque([token])
    while queue:
        token = queue.popleft()
        if isinstance(token, TokenList):
            queue.extend(token)
        yield token

现在您可以使用其中任何一个来访问Case节点：

statement, = sqlparse.parse(query)

class CaseVisitor(SQLTokenVisitor):
    """Build a list of SQL Case nodes

      The .cases list is a list of (condition, value) tuples per CASE statement

    """
    def __init__(self):
        self.cases = []

    def visit_Case(self, token):
        branches = []
        for when, then_ in token.get_cases():
            branches
        self.cases.append(token.get_cases())

visitor = CaseVisitor()
visitor.visit(statement)
cases = visitor.cases

或者

statement, = sqlparse.parse(query)

cases = []
for token in walk_tokens(statement):
    if isinstance(token, sqlparse.sql.Case):
        cases.append(token.get_cases())

walk_tokens()在此示例中，和模式之间的差异NodeVisitor可以忽略不计，但我们只是为每个CASE语句提取分离的标记，而不处理WHEN ... THEN ...标记。在该NodeVisitor模式中，您将在当前访问者实例上设置更多属性以“切换齿轮”并以更多方法捕获有关这些子树标记的更多信息，这可能比生成器上的嵌套循环visit_....更容易遵循。for

另一方面，对于walk_tokens()生成器，如果您创建一个单独的变量来引用生成器，您可以将迭代交给辅助函数：

all_tokens = walk_tokens(stamement)
for token in walk_tokens(statement):
    if isinstance(token, sqlparse.sql.Case):
        branches = extract_branches(all_tokens)

whereextract_branches将进一步迭代，直到 case 语句结束。

于 2019-03-04T15:34:42.993 回答