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前言

在实际开发中，根据业务拼接SQL所需要考虑的内容太多了。于是，有没有一种办法，可以像MyBatisPlus一样通过配置注解实现SQL注入呢？

就像是：

@mybatis.select("select * from user where id = #{id}")
def get_user(id): ...

那可就降低了好多工作量。

P.S.：本文并不希望完全复现MyBatisPlus的所有功能，能够基本配置SQL注解就基本能够完成大部分工作了。

实现思路

那我们这么考虑：

0. 首先，我们需要定义一个类，类中给一个或者多个装饰器；
1. 我们先在类内定义一个字符串，这个字符串能够配置到指定的DTO类，用于存储结果；
2. 我们针对装饰器中的SQL字符串进行解析，解析到其中的变量个数与名称；
3. 我们针对被装饰的函数进行解析，与SQL变量进行匹配；
4. 替换变量；
5. 执行SQL；

听起来并不难。我们一步步来。

定义一个类

首先定义：

# dto/student.py
class Student:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = age

为了简化操作，这个类就不放在任意位置了，直接放在dto文件夹下，后续导入这个类也就直接从dto文件夹中引入，就不考虑做这个包名定位的接口了。

当然，为了更方便后续的操作，我们需要在dto文件夹中定义一个__init__.py文件，用于对外暴露这个类：

# dto/__init__.py
from dto.student import Student
__all__ = ["Student"]

最后呢，我们为了方便这个类的序列化，让他能够变成dict类型，加一些魔法函数：

# dto/student.py
class Student:def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = agedef __iter__(self):for key, value in self.__dict__.items():yield key, valuedef __getitem__(self, key):return getattr(self, key)def keys(self):return self.__dict__.keys()

当然，一个项目里面肯定不止这一个返回结果，所以各位也可以这么操作：

# dto/common.py
class CommonResult:def __init__(self): ...def __iter__(self):for key, value in self.__dict__.items():yield key, valuedef __getitem__(self, key):return getattr(self, key)def keys(self):return self.__dict__.keys()
# dto/student.py
from dto.common import CommonResult
class Student(CommonResult):def __init__(self, name, age):self.name = nameself.age = age

至于实际业务中还有很多复杂的联立等操作需要新的类，受限于篇幅，就不展开了。如果能够把本篇看懂的话，相信各位也没什么其他的困难了。

然后开始手撸这个微型框架

# db/common.py
from pydantic import BaseModel, Fieldclass DBManager(BaseModel):base_type: str = Field(..., description="数据库表名")link: str = Field(..., description="数据库连接地址")local_generator: Any = Field(..., description="实体类实例化解析生成器")def search(query_template): ...

在这里呢，我们定义了一个DBManager作为父类，要求后面的子类必须有：

• str类型的base_type，表示返回结果类的名称；
• str类型的link，表示数据库连接地址；
• Any类型的local_generator，表示实体类实例化解析生成器，- 任意返回值的query方法，用于执行SQL。

为什么一定要用BaseModel定义？直接定义self.xxx不好吗？

因为这样会看起来代码量很大（逃）

看着差不多。

根据字符串获取到所定义的DTO类

考虑到实际上我们所有的方法都需要特定到具体的位置，所以这个方法还是直接写到DBManager类中，这样子类就不需要再重写了。

# db/common.py
from pydantic import BaseModel, Fieldclass DBManager(BaseModel):base_type: str = Field(..., description="数据库表名")link: str = Field(..., description="数据库连接地址")local_generator: Any = Field(..., description="实体类实例化解析生成器")def search(query_template): ...def import_class_from_package(self, package_name, class_name):# 根据包名获得`DTO`包_package = importlib.import_module(package_name)# 检测是不是有这么个类if class_name not in _package.__all__:raise ImportError(f"{class_name} not found in {package_name}")# 有就拿着cls = getattr(_package, class_name)# 返回这个类if cls is not None:return clselse:raise ImportError(f"{class_name} not found in {package_name}")

这样子类就可以调用这个方法获得所需的类了。

构建返回结果

既然都已经能够动态导入类了，那我把返回结果导入到Student中，没问题吧？

其中需要注意的是，我这边采用的数据库驱动是sqlalchemy，所以构造返回结果所需要的参数是sqlalchemy的Row类型。

同样的，为了减少子类重写的代码量，直接在父类给出来：

# db/common.py
from pydantic import BaseModel, Field
from sqlalchemy.engine.row import Rowclass DBManager(BaseModel):base_type: str = Field(..., description="数据库表名")link: str = Field(..., description="数据库连接地址")local_generator: Any = Field(..., description="实体类实例化解析生成器")def search(query_template): ...# 为了方便看，省略掉细节def import_class_from_package(self, package_name, class_name): ...def build_obj(self, row: Row):return self.local_generator(**row._asdict()) if self.local_generator else None

装饰器

那么接下来就是重头戏了，怎么定义这个装饰器。

我们先构建一个子类：

# db/student.py
class StudentDBManager(DBManager):base_type: ClassVar[str] = "Student"link: ClassVar[str] = 'sqlite:///school.db'local_generator: ClassVar[Any] = None"""自定义PyMyBatis"""def __init__(self):StudentDBManager.local_generator = self.import_class_from_package("dto", self.base_type)

在这里，首先需要注意的是，需要用ClassVar修饰，将变量名定义为类内成员变量，否则无法使用self.xxx访问。

其次，我们利用base_type指定返回值对应的DTO类、link指定数据库连接地址，local_generator指定实体类实例化解析生成器。

在这个类实例化的过程中，我们还需要进一步构建local_generator，也就是动态执行from xxx import xxx。

然后定义一个装饰器：

def query(query_template: str):def decorator(func):@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator

这可以算得上是比较基础的模板了。至于之后怎么改，管他呢，先套公式。

在这里，我们首先定义的装饰器是decorator，没有参数；其次再用query装饰器包装，从而给无参的装饰器给一个参数，从而接收一个SQL字符串参数。

好的，我们再进一步。

解析字符串，获得变量

首先当然是解析SQL字符串，获得变量。如何做呢？为了简便，这里直接采用正则匹配的方式：

def query(self, query_template):def decorator(func):# 解析 SQL 中的 #{变量} 语法param_pattern = re.compile(r"#{(\w+)}")required_params = set(param_pattern.findall(query_template))@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator

没啥问题。

接下来，调用的时候，我们需要检测是否完整给出了SQL字符串所需的参数。

我们考虑到，如果但凡SQL中的参数有变化，方法就会有变化，因此每个SQL都有一个方法也太麻烦了。主要是这么多相似的方法起方法名太烦了

所以，直接上反射，获取 调用 的时侯传入的参数。

值得注意的是，这里说的是 调用 的时候。因为Python中 定义 方法的时候可以使用**kargs传入多个参数，但是如果反射直接获取到 定义 的参数，将会只有一个kargs，这显然不是我们所希望的。

所以，再加一些：

def query(self, query_template):def decorator(func):# 解析 SQL 中的 #{变量} 语法param_pattern = re.compile(r"#{(\w+)}")required_params = set(param_pattern.findall(query_template))@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):# 获取函数的参数签名sig = inspect.signature(func)bound_args = sig.bind_partial(*args, **kwargs)bound_args.apply_defaults()# 提取传递的参数，包括 **kwargs 中的参数provided_params = set(bound_args.arguments.keys()) | set(kwargs.keys())# 检查缺失的参数missing_params = required_params - provided_paramsif missing_params:raise ValueError(f"Missing required parameters: {', '.join(missing_params)}")return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator

这下应该就能够适配到所有的SQL情况了。

SQL字符串拼接

接下来就是直接替换值了。但是，拼接真的就是对的吗？我们不光是需要考虑不同的变量有着不同的植入格式，同时也需要考虑到植入过程中可能的SQL注入问题。

所以，我们就直接采用sqlalchemy的text函数，对SQL进行拼接与赋值。

def query(self, query_template):def decorator(func):# 解析 SQL 中的 #{变量} 语法param_pattern = re.compile(r"#{(\w+)}")required_params = set(param_pattern.findall(query_template))@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):# 获取函数的参数签名sig = inspect.signature(func)bound_args = sig.bind_partial(*args, **kwargs)bound_args.apply_defaults()# 提取传递的参数，包括 **kwargs 中的参数provided_params = set(bound_args.arguments.keys()) | set(kwargs.keys())# 检查缺失的参数missing_params = required_params - provided_paramsif missing_params:raise ValueError(f"Missing required parameters: {', '.join(missing_params)}")# 构建 SQL 语句，并考虑不同类型的数据格式sql_query = text(query_template.replace("#{", ":").replace("}", ""))print(f"Executing SQL: {sql_query}")return func(*args, **kwargs)return wrapperreturn decorator

好了，到这一步也就基本完成了。最后，我们根据数据库存储数据的特点，最后修整一下查询的格式细节，就可以了：

def query(self, query_template):def decorator(func):# 解析 SQL 中的 #{变量} 语法param_pattern = re.compile(r"#{(\w+)}")required_params = set(param_pattern.findall(query_template))@wraps(func)def wrapper(*args, **kwargs):# 获取函数的参数签名sig = inspect.signature(func)bound_args = sig.bind_partial(*args, **kwargs)bound_args.apply_defaults()# 提取传递的参数，包括 **kwargs 中的参数provided_params = set(bound_args.arguments.keys()) | set(kwargs.keys())# 检查缺失的参数missing_params = required_params - provided_paramsif missing_params:raise ValueError(f"Missing required parameters: {', '.join(missing_params)}")# 构建 SQL 语句，并考虑不同类型的数据格式sql_query = text(query_template.replace("#{", ":").replace("}", ""))print(f"Executing SQL: {sql_query}")params = bound_args.arguments.copy()for key, value in params.items():if isinstance(value, datetime):params[key] = value.strftime('%Y-%m-%d')engine = create_engine(self.link)with engine.connect() as conn:result = conn.execute(sql_query, params)search_result = [self.create_item_obj(row) for row in result]return search_resultreturn wrapperreturn decorator

就是这样，我们就完成了这样一个装饰器。

使用装饰器

使用过程，其实就可以类比@Service中的调用了。而如果拿Python举例的话，其实更像Flask的app.route。于是我们可以这么使用：

sbd = StudentDBManager()
@sbd.query("SELECT * FROM student WHERE id = #{id}")
def find_student_by_id(**kargs): ...

这也就实现了一个方法。

当然，他也没那么智能。虽然写起来是这样，但是依然相当于：

sbd = StudentDBManager()
@sbd.query("SELECT * FROM student WHERE id = #{id}")
def find_student_by_id(id: str): ...

只是说，我们并不需要重复地去写驱动罢了。