python sqlite3数据库介绍（如何使用参数化查询防止SQL注入攻击）（直接通过网络让其他主机访问某台主机上的SQLite数据库是不被直接支持的）

使用 Python 操作 SQLite 数据库

SQLite 是一个轻量级的数据库，内嵌于应用程序中，不需要单独的服务器进程，使用方便，非常适合小型应用、开发和测试环境。在 Python 中操作 SQLite 可以通过标准库中的 sqlite3 模块来实现。这里是基本的步骤和示例：

1. 连接到 SQLite 数据库

首先，你需要创建或打开一个数据库文件。如果文件不存在，SQLite 将会自动创建一个。

import sqlite3

# 连接到数据库 (如果不存在则创建)
conn = sqlite3.connect('example.db')

2. 创建表

你可以使用 SQL 命令创建一个表，以存储数据。

c = conn.cursor()

# 创建表
c.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)
''')

# 保存（提交）更改
conn.commit()

3. 插入数据

插入数据到表中。

# 插入一行数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2022-09-19','BUY','RHAT',100,35.14)")

# 另一种插入数据的方法
data = ('2022-09-20', 'SELL', 'AAPL', 50, 155.05)
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)", data)

conn.commit()

4. 查询数据

从表中查询数据，并打印结果。

c.execute('SELECT * FROM stocks WHERE symbol=?', ('RHAT',))
print(c.fetchall())  # 或使用 fetchone() 获取单条记录

5. 关闭连接

完成数据库操作后，应该关闭连接。

conn.close()

安全性和最佳实践

使用参数化查询：防止 SQL 注入攻击。

参数化查询是一种编程技术，用来确保对数据库的操作不会受到 SQL 注入攻击。在 SQL 注入攻击中，攻击者通过将恶意 SQL 代码嵌入到应用程序预期接收为数据的输入中，企图控制应用程序的数据库查询或命令。参数化查询通过使用参数而不是将输入直接拼接到 SQL 语句中，从而防止恶意代码的执行。

如何工作

在参数化查询中，SQL 命令在发送给数据库之前，已经定义了结构，并且只接受指定的参数。这意味着 SQL 命令的代码和传递给它的数据是分开处理的。数据库知道哪部分是命令，哪部分是数据。这不仅阻止了 SQL 注入，还有助于提高查询的性能。

Python 示例

在 Python 的 sqlite3 库中，可以通过使用占位符 ? 来实现参数化查询，示例如下：

import sqlite3

# 连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

# 假设用户的输入
user_supplied_symbol = 'RHAT'  # 从用户输入获取
user_supplied_qty = 100

# 参数化查询
c.execute("SELECT * FROM stocks WHERE symbol=? AND qty>=?", (user_supplied_symbol, user_supplied_qty))

# 获取查询结果
results = c.fetchall()
for row in results:
    print(row)

# 关闭数据库连接
conn.close()

在这个例子中，? 是一个占位符，用于在执行时被真实的参数值替换。这种方式保护了程序免受 SQL 注入攻击，因为即使用户的输入中包含了 SQL 代码片段，它们也会被数据库视为普通数据而不是可执行的 SQL 代码。

好处

1. 安全性：有效防止 SQL 注入攻击。
2. 减少错误：自动处理数据类型转换，减少因格式或类型错误引发的问题。
3. 性能：数据库可以重用预先编译的 SQL 语句的结构，这在处理大量相似查询时可以提高效率。

总的来说，参数化查询是任何数据库操作中推荐的最佳实践，因为它提供了安全性和性能优势。在开发涉及数据库交互的应用程序时，应始终使用参数化查询来处理用户输入。

关闭连接：在数据库操作完成后确保关闭连接。

异常处理：增加异常处理逻辑，确保程序的稳定性。

SQLite的连接方式

在 SQLite 中，你主要通过文件路径来连接数据库，但还有其他几种连接方法，可以根据不同的需求和场景进行选择：

1. 文件路径

这是最常见的连接方法，你提供一个文件路径指向 SQLite 数据库文件。如果文件不存在，SQLite 通常会自动创建一个新的数据库文件。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')

2. 内存数据库

如果你不想将数据存储在磁盘上，而是希望数据库完全在内存中运行，可以使用特殊的路径 :memory:。这在需要高速访问且不需要持久存储数据的应用程序中非常有用，比如临时数据处理或测试环境。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:')

3. 只读模式

如果你需要以只读方式打开一个现有数据库，可以在文件路径前加上 file:，并使用 URI 的形式添加 ?mode=ro。这可以防止程序中的任何写操作，保护数据不被修改。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('file:example.db?mode=ro', uri=True)

4. 不创建新文件

如果你想确保在数据库文件不存在时不创建新文件，可以使用 mode=rw。这样，在文件不存在的情况下，连接尝试将失败。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('file:example.db?mode=rw', uri=True)

5. URI 文件名

如果你需要更复杂的控制，如指定特殊的 VFS（虚拟文件系统），你可以通过启用 URI 解释并使用更详细的 URI 字符串来完成。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('file:/path/to/example.db?vfs=unix-dotfile', uri=True)

注意事项

直接通过网络让其他主机访问某台主机上的 SQLite 数据库是不被直接支持的

SQLite 是一种嵌入式数据库，设计用于单一应用程序在单一系统上本地访问数据，不具备内置的网络访问功能。这意味着 SQLite 数据库文件不是为多个用户或设备通过网络进行访问设计的。尝试通过网络直接访问 SQLite 数据库可能会引发多种问题，包括但不限于数据一致性、文件锁定和并发访问问题。

如何实现远程访问

尽管 SQLite 本身不支持网络功能，你仍有几种方法可以实现间接的远程访问：

1. HTTP API：

• 如前所述，建立一个中间层服务（如使用 Flask、Django、Express 等框架的 HTTP API），这个服务在服务器上运行，管理对 SQLite 数据库的所有访问。然后，其他主机可以通过发送 HTTP 请求到这个服务来间接地与 SQLite 数据库交互。
• 这种方式能有效地解决直接访问带来的安全和数据一致性问题，同时还可以利用 HTTPS 等技术增强数据传输的安全性。

2. SSH 隧道：

• 如果需要从一个远程位置直接访问服务器上的 SQLite 数据库文件（例如，用于维护或紧急访问），可以建立一个 SSH 隧道。这种方法通过加密的 SSH 连接安全地访问服务器文件系统，并可以使用本地工具直接操作远程的 SQLite 数据库。
• 例如，可以在本地计算机上使用如 DB Browser for SQLite 的工具通过 SSH 隧道连接到服务器上的 SQLite 数据库。

3. 同步或复制数据库文件：

• 在某些情况下，如果远程访问需求不是实时的，可以考虑定期将 SQLite 数据库文件从服务器复制到其他主机。使用脚本自动化这个过程，并通过安全的文件传输协议（如 SFTP）进行。
• 这适用于只读数据分析或备份目的。

推荐做法

对于生产环境中的应用，建议使用 HTTP API 的方法。这不仅提供了灵活的数据访问控制和增强的安全性，还可以很好地与现代的应用架构（如微服务）和技术栈集成。通过 API 中间层，可以更有效地管理用户权限、记录访问日志、处理并发请求以及实现复杂的业务逻辑。

总的来说，直接从另一台主机远程访问 SQLite 数据库不是推荐的做法，而是应该通过构建适当的中间层或使用其他远程文件访问技术来实现安全和有效的数据库管理。

这些基本步骤可以帮助你在 Python 中有效地使用 SQLite 数据库。如果你有其他关于数据库或应用的具体需求，请详细说明，我可以提供更具体的帮助。