Python中有哪些好用的SQL解析库？
比如针对 Oracle 中的 SQL 语法结构 sql = "select a.first_name ename,temp.ryxm cname,temp.bm from table1 a,table2 temp where a.manager_id=temp.id;"
问下 python 中有没有现有比较成熟的用于解析 sql 的第三方库（ sqlparse 好像不太行），最好是支持多种数据库 SQL 语法格式识别的。
比如解析以上 Oracle 语法 sql 能够区分出类似效果？？ 表名：["table1","table2"] 列名：{"table1":"first_name","table2":"ryxm","table2":"bm"}
Python中有哪些好用的SQL解析库？
汗，忘了 markdown 格式了
简单的说就是把下面的 sql 解析一下
sql = “select a.first_name ename,temp.ryxm cname,temp.bm from table1 a,table2 temp where a.manager_id=temp.id;”
结果类似：
表名：[“table1”,“table2”]
列名：{“table1”:“first_name”,“table2”:“ryxm”,“table2”:“bm”}
在Python里搞SQL解析，常用的库有这么几个：
sqlparse - 最常用的纯Python解析器，能把SQL拆成token流，适合做格式化和简单分析：
import sqlparse
sql = "SELECT id, name FROM users WHERE age > 25"
parsed = sqlparse.parse(sql)
for statement in parsed:
for token in statement.tokens:
print(type(token).__name__, repr(str(token)))
sqlglot - 功能比较全，支持多方言（SQLite/MySQL/PostgreSQL等）的解析、转译和优化：
import sqlglot
sql = "SELECT * FROM t WHERE x = 1"
tree = sqlglot.parse_one(sql, dialect="mysql")
# 转成PostgreSQL语法
print(sqlglot.transpile(sql, read="mysql", write="postgres")[0])
moz-sql-parser - 把SQL转成JSON结构，方便程序处理：
from moz_sql_parser import parse
sql = "select * from users where age > 18"
print(parse(sql))
# 输出：{'select': '*', 'from': 'users', 'where': {'gt': ['age', 18]}}
python-sqlparser（pysqlparser） - 封装了libsqlparser，提供AST访问：
from sqlparser import parse_sql
ast = parse_sql("SELECT a, b FROM t")
选哪个看需求：要轻量用sqlparse，要跨数据库用sqlglot，要结构化数据用moz-sql-parser。
总结：根据具体场景选合适的库。
从某 oracle 系统导出好多 excel 文件(数量还会增加，数据来源别处不是自己导的)，格式是 sheet2 的 A1.value 就是本工作簿数据来源 SQL ，现在想统计出每个工作簿数据都对应使用了 oracle 数据库中的哪些表——所以才想从每个工作簿中取出 sql 语句，从 sql 语句中解析出来表名、字段名等信息
不知道我有没有说明白…
也就是说，你要读取这些 SQL ，然后做分析， SQL 的语法分析？之前看过一篇 blog ，有个人干过这个事情。 http://zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/ ，这方面没有研究过，但是我觉得你可以从这个思路开始入手。
十分感谢，看来要自己动手了
Python 从 Hello world 到 Import world ，还有很长的路要走 O(∩_∩)O~
参考这一篇文章看看吧，[http://www.tuicool.com/articles/jIZr2q2]( http://www.tuicool.com/articles/jIZr2q2)
我终于找到了几近完美的解决方案，遗憾的是官方没有提供 python 库
看看这里 http://www.sqlparser.com/products.php
