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前言
一、sqlparse简介
二、功能代码解析
1.初始方法
1.parse
2.parsestream
3.format
4.split
2.基类-Token
1.flatten()
2.match(ttype, values, regex=False)
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前言
写此sqlparse库的目的还是寻找在python编程内可行的SQL血缘解析，JAVA去解析Hive的源码实践的话我还是打算放到后期来做，先把Python能够实现的先实现完。上篇系列讲述的基于antrl解析说是用python其实还是太牵强了，无非就是使用PyJnius调用JAVA的类方法来实现，没有多大的意义来牵扯到Python编程。主要是HiveSQL的底层就是JAVA代码，怎么改写还是绕不开JAVA的。不过上篇系列我有提到过sqlparse，其实这个库用来解析血缘的话也不是不可以，但是能够实现的功能是有限的，目前我实验还行，一些复杂超过千行的数据分析SQL没有测试过。做一些简单的血缘解析的话还是没有应该太大问题，后续我会在此基础之上开发尝试。
一、sqlparse简介
首先先给官网地址：python-sqlparse。有足够好编码能力可以直接上github上面看源码，解读更细：github.sqlparse
sqlparse是用于Python的非验证SQL解析器。它支持解析、拆分和格式化SQL语句。既然有解析功能那么我们就能做初步的血缘解析功能。这个库的函数解析没有像Pandas和numpy写的那么详细，毕竟是人家个人的开源库，功能写的已经很不错了，能够省去我们很多递归剥离AST树的时间。官网上关于该库使用操作很简单，很多比较好的功能函数也没有使用到，我希望可以尽力将此库开发为通用SQL血缘解析的基础工具库。如果该功能开发完我会将此项目开源。
我通过细读源码来了解此库的大体功能。
二、功能代码解析
1.初始方法
看初始化代码方法有四种：parse，parsestream，format，split这四种
1.parse
def parse(sql, encoding=None): """Parse sql and return a list of statements. :param sql: A string containing one or more SQL statements. :param encoding: The encoding of the statement (optional). :returns: A tuple of :class:`~sqlparse.sql.Statement` instances. """ return tuple(parsestream(sql, encoding))传入一个SQL语句，返回一个 sqlparse.sql.Statement的元组，我们可以递归方式获得输出。
query = 'Select a, col_2 as b from Table_A;'for each in sqlparse.parse(query): print(each)
其元组根据；符号来进行切分存储：
query = 'Select a, col_2 as b from Table_A;select * from foo'for each in sqlparse.parse(query): print(each)
2.parsestream
可以看到第一个方法是调用了parsestream来完成流式解析的，那么这个方法也就是循环读取sql语句来完成转换statment的:
def parsestream(stream, encoding=None): """Parses sql statements from file-like object. :param stream: A file-like object. :param encoding: The encoding of the stream contents (optional). :returns: A generator of :class:`~sqlparse.sql.Statement` instances. """ stack = engine.FilterStack() stack.enable_grouping() return stack.run(stream, encoding)这里的引擎是可以替换的。
sqlparse.parsestream(query)
它将返回一个sqlparse.sql.Statement实例的发生器。来看看这个run方法：
def run(self, sql, encoding=None): stream = lexer.tokenize(sql, encoding) # Process token stream for filter_ in self.preprocess: stream = filter_.process(stream) stream = StatementSplitter().process(stream) # Output: Stream processed Statements for stmt in stream: if self._grouping: stmt = grouping.group(stmt) for filter_ in self.stmtprocess: filter_.process(stmt) for filter_ in self.postprocess: stmt = filter_.process(stmt) yield stmt该方法就是生产一个statment，这个类应该就是这个库的基类了，多半围绕这个数据结构来处理。
3.format
该方法就是将sql语句标准化:
query = 'Select a, col_2 as b from Table_A;select * from foo'print(sqlparse.format(query, reindent=True, keyword_case='upper'))
format()函数接受关键字参数:
- keyword_case 关键词upper、lowersql的保留字大小写
- identifier_case 标识符的upper、lower大小写
- strip_comments=Ture删除注释
- reindent=Ture美化sq缩进语句发生改变
4.split
该方法用于分割sql语句：
sqlparse.split(query)
这里补充一下calss类sqlparse.sql.Statement是可以直接通过str转换为字符串的。
结果返回一个分割后的list。至此初始方法就写完了，下面我将详解一下基类，这将决定是我们是否能灵活运用此库。
2.基类-Token
我们来看看Token的初始方法属性：
def __init__(self, ttype, value): value = str(value) self.value = value self.ttype = ttype self.parent = None self.is_group = False self.is_keyword = ttype in T.Keyword self.is_whitespace = self.ttype in T.Whitespace self.normalized = value.upper() if self.is_keyword else value这个Token类也就是语法解析器的重点数据流了：
此类需要生成Tokens使用，这牵扯到另一个方法tokens.py：
此方法也就是将statment类转换为Token流：
parsed = sqlparse.parse(query)stmt = parsed[0]stmt.tokens
其中我们需要解析的每个Token的标识码也就是第一个ttype属性，解析之后:
for each_token in sql_tokens: print(each_token.ttype,each_token.value)
我们拿一个Token来研究就能逐渐解析到其他token。我们建立一个列表将其主要属性ttype和value收集起来：
type(list_ttype[0])type(list_value[0])第一个属性为sqlparse.tokens._TokenType第二个value直接就是str了。上tokens看_TokenType:
# Special token typesText = Token.TextWhitespace = Text.WhitespaceNewline = Whitespace.NewlineError = Token.Error# Text that doesn't belong to this lexer (e.g. HTML in PHP)Other = Token.Other# Common token types for source codeKeyword = Token.KeywordName = Token.NameLiteral = Token.LiteralString = Literal.StringNumber = Literal.NumberPunctuation = Token.PunctuationOperator = Token.OperatorComparison = Operator.ComparisonWildcard = Token.WildcardComment = Token.CommentAssignment = Token.Assignment# Generic types for non-source codeGeneric = Token.GenericCommand = Generic.Command# String and some others are not direct children of Token.# alias them:Token.Token = TokenToken.String = StringToken.Number = Number# SQL specific tokensDML = Keyword.DMLDDL = Keyword.DDLCTE = Keyword.CTE可以发现这就是Token的识别解析类型码，通过该码就可以访问获得解析出的关键字了。
关于此基类又有五种主要的方法：
1.flatten()
用于解析子组
for each_token in sql_tokens: #list_ttype.append(each_token.ttype),list_value.append(each_token.value) print(each_token.flatten())
2.match(ttype, values, regex=False)
检查标记是否与给定参数匹配。
list_ttype=[]list_value=[]for each_token in sql_tokens: #list_ttype.append(each_token.ttype),list_value.append(each_token.value) print(each_token.match(each_token.ttype,each_token.ttype))
or运算为None匹配为True输出。
ttype是一种token类型。如果此标记与给定的标记类型不匹配。values是此标记的可能值列表。这些values一起进行OR运算，因此如果只有一个值与True匹配，则返回。除关键字标记外，比较区分大小写。为了方便起见，可以传入单个字符串。如果regex为True（默认值为False），则给定值将被视为正则表达式。
另外还有三种方法has_ancestor(other)，is_child_of(other)，within(group_cls)这都有调用功能函数相关，可以先不用了解。
由此Token传入流单体已经差不多分析完，但是AST树该如何生成这是个问题，还有关于树的递归问题和层级问题，我们继续根据基类来慢慢摸清。这篇文章已经足够多内容了，先打住。下一篇再细讲。
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