Python原生SQL替代ORM工具查询及SQL转Python函数自动化咨询

现有成熟方案 #

• 你描述的这类工具早已有成熟实现，其中最贴合需求的是anosql及其异步衍生版本aiosql：这两个库的核心功能就是将原生SQL语句/文件直接映射为可调用的Python函数，返回结果默认支持映射为namedtuple、dataclass等支持点号访问的结构，完全不需要学习ORM API，你只需要写原生SQL就能拿到开箱即用的Python对象。
• 主流数据库驱动本身也提供类似基础能力：比如PostgreSQL的psycopg2/psycopg3支持直接指定游标返回namedtuple结构，SQLAlchemy的原生查询接口也可以配置返回非ORM的结构化对象，都可以快速封装出你描述的from_sql接口。

SQL静态分析工具选择 #

如果要免去手动指定返回类型的步骤，优先选择sqlglot作为SQL解析工具：

• 它是纯Python实现的全功能SQL解析器，支持几乎所有主流数据库的SQL方言，能直接解析SQL的抽象语法树
• 可以通过AST快速判断查询类型：区分是SELECT查询还是DML语句，识别SELECT查询是否带LIMIT 1、是否为无GROUP BY的聚合查询，自动判断返回结果是单行、标量还是多行
• 还可以自动提取SQL中的参数占位符、返回字段名，不需要手动配置。
  如果只需要轻量的语法拆分能力，也可以选择更轻量的sqlparse库。

全自动化sql_code -> python function实现思路 #

你完全可以不需要依赖静态SQL分析就能实现全自动化，推荐的实现流程如下：

1. 基础封装层：首先封装统一的数据库执行入口，from_sql函数接收SQL语句后返回一个动态生成的包装函数
2. 首次执行自动推断：包装函数第一次被调用时，执行查询后直接从数据库游标的description属性中获取返回字段的名称、类型信息，动态生成对应的namedtuple类并缓存
3. 结果映射：后续调用同一个包装函数时，直接用缓存好的namedtuple类映射查询结果返回即可
   如果需要做到零调用预先推断返回类型，就可以结合前面提到的sqlglot做静态AST分析，或者提前向数据库发送PREPARE请求获取查询的元数据信息，不需要实际执行查询就能拿到返回字段信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者winwin