在数据库操作和SQL查询的何获开发过程中，有时候我们为了动态生成查询、取条进行权限控制、句中进行查询优化或者其他一些与数据库交互相关、涉及数据库监控等的何获需求，需要从SQL语句中提取表名。取条本文分别使用正则表达式和使用SQL解析库的句中方式来获取。当然实际使用中需要进行优化，涉及本次只是何获做初步的获取操作。

1.  使用正则表达式    正则表达式是取条一种强大的文本匹配工具，通过定义模式，句中可以从文本中提取需要的涉及信息。在SQL语句中，何获我们可以使用正则表达式匹配关键字（如FROM、取条JOIN、句中UPDATE等）后面的表名，但是通常会因为SQL的企商汇复杂度的问题导致提取不够准确。

复制import re def get_table1(sql_statement): table_names = re.findall(rFROM\s+(\w+)|JOIN\s+(\w+)|UPDATE\s+(\w+)|INTO\s+(\w+)|TABLE\s+(\w+), sql_statement, re.IGNORECASE) for tbs in table_names: for tb in tbs: print(tb)1.2.3.4.5.6.7.8.

例如，采用如下方式获取结果：

复制if __name__ == __main__: sql = "select * from tb1 where c1=a;" get_table1(sql) sql = "select * from tb1 a , tb2 b where a.id=b.id and c1=a;" get_table1(sql) sql ="UPDATE tb3 SET b = 1 WHERE c1=47d8af9d8cd1459a927327b9d548a37b " get_table1(sql)1.2.3.4.5.6.7.

得到的结果如下：

其中关联查询的SQL结果有误

复制select * from tb1 a , tb2 b where a.id=b.id and c1=a;1. 2.  使用SQL解析库

SQL解析库能够更全面地理解SQL语句的结构，提供了更为准确的分析。sqlparse是一个常用的SQL解析库，它可以解析SQL语句并将其转换成语法树。

复制import sqlparse def get_table2(sql_statement): parsed = sqlparse.parse(sql_statement) for stmt in parsed: for token in stmt.tokens: if isinstance(token, sqlparse.sql.IdentifierList): for identifier in token.get_identifiers(): print(identifier.get_real_name()) elif isinstance(token, sqlparse.sql.Identifier): print(token.get_real_name())1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

在使用上述SQL测试一下：

复制if __name__ == __main__: sql = "select * from tb1 where c1=a;" get_table2(sql) sql = "select * from tb1 a , tb2 b where a.id=b.id and c1=a;" get_table2(sql) sql ="UPDATE tb3 SET b = 1 WHERE c1=47d8af9d8cd1459a927327b9d548a37b " get_table2(sql)1.2.3.4.5.6.7.

测试结果如下：

关联查询可以获取到准确的表名了。

注：以上只是简单演示SQL解析库的方式，对于DDL等也需要再优化一下，否则可能获取到错误信息。

3.  小结

从SQL语句中提取表名可以在数据库操作和应用程序开发中发挥重要作用，从而使系统更加灵活、安全、高效。选择合适的提取表名的源码库方法取决于具体的需求和应用场景。例如可以在如下场景中使用：

动态查询生成：通过提取SQL语句中的表名，可以动态生成适应不同条件的查询语句，提高代码的灵活性权限控制：根据SQL语句中涉及的表名，可以实现更细粒度的权限控制，确保用户只能访问其有权限的表查询优化：了解SQL语句中的表结构有助于进行查询优化，根据表的大小、索引情况等因素进行优化日志记录：记录每个查询涉及的表名，可以用于性能分析和日志记录，帮助理解应用程序的行为数据迁移和同步：在数据迁移或同步过程中，了解SQL语句涉及的表结构有助于更好地管理数据变更，确保数据一致性数据库监控：可以配合监控数据库中对应表的使用情况监控等