Python中如何根据嵌套字典动态组装SQL语句？

核心思路：递归遍历字典，动态生成SQL的SET或WHERE子句。

这里给你一个实用的函数，可以根据嵌套字典动态生成UPDATE语句的SET部分或SELECT语句的WHERE条件。关键是用递归处理嵌套结构，并用参数化查询防止SQL注入。

import sqlite3  # 示例用sqlite，其他数据库同理

def dict_to_sql_conditions(data, prefix='', connector='AND', for_update=False):
    """
    将嵌套字典转换为SQL条件片段和参数列表。
    
    Args:
        data: 嵌套字典，如 {'user': {'name': 'Alice', 'age': 30}, 'status': 'active'}
        prefix: 表别名或前缀，用于生成带点号的列名
        connector: 条件连接符 ('AND' 或 'OR')
        for_update: 是否为UPDATE语句生成SET子句
    
    Returns:
        (sql_fragment, params): SQL片段字符串和参数值列表
    """
    conditions = []
    params = []
    
    for key, value in data.items():
        full_key = f"{prefix}.{key}" if prefix else key
        
        if isinstance(value, dict):
            # 递归处理嵌套字典
            sub_sql, sub_params = dict_to_sql_conditions(
                value, 
                prefix=full_key if not for_update else '',  # UPDATE的SET不需要表前缀
                connector=connector,
                for_update=for_update
            )
            if sub_sql:
                conditions.append(sub_sql)
                params.extend(sub_params)
        else:
            if for_update:
                # UPDATE语句的SET子句: column = ?
                conditions.append(f"{full_key} = ?")
            else:
                # WHERE条件: column = ?
                conditions.append(f"{full_key} = ?")
            params.append(value)
    
    if for_update:
        # UPDATE的SET子句用逗号连接
        connector = ', '
    
    sql_fragment = f" {connector} ".join(conditions)
    return sql_fragment, params

# 使用示例1: 生成UPDATE语句
def generate_update_sql(table_name, data, where_conditions=None):
    """生成UPDATE语句"""
    set_clause, set_params = dict_to_sql_conditions(data, for_update=True)
    
    sql = f"UPDATE {table_name} SET {set_clause}"
    params = set_params
    
    if where_conditions:
        where_clause, where_params = dict_to_sql_conditions(where_conditions)
        sql += f" WHERE {where_clause}"
        params.extend(where_params)
    
    return sql, params

# 使用示例2: 生成SELECT的WHERE条件
def generate_select_sql(table_name, columns='*', where_conditions=None):
    """生成SELECT语句"""
    sql = f"SELECT {columns} FROM {table_name}"
    params = []
    
    if where_conditions:
        where_clause, params = dict_to_sql_conditions(where_conditions)
        sql += f" WHERE {where_clause}"
    
    return sql, params

# 实际使用例子
if __name__ == "__main__":
    # 示例数据
    user_data = {
        'profile': {
            'name': 'Alice',
            'age': 30
        },
        'account': {
            'email': 'alice@example.com',
            'status': 'active'
        }
    }
    
    # 1. 生成UPDATE语句
    update_sql, update_params = generate_update_sql(
        'users', 
        {'last_login': '2024-01-15', 'login_count': 5},
        where_conditions=user_data
    )
    print("UPDATE语句:")
    print(f"SQL: {update_sql}")
    print(f"参数: {update_params}")
    print()
    
    # 2. 生成SELECT语句
    select_sql, select_params = generate_select_sql(
        'users',
        columns='id, username, email',
        where_conditions=user_data
    )
    print("SELECT语句:")
    print(f"SQL: {select_sql}")
    print(f"参数: {select_params}")
    
    # 3. 实际执行示例
    conn = sqlite3.connect(':memory:')
    cursor = conn.cursor()
    
    # 创建测试表
    cursor.execute('''
        CREATE TABLE users (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            username TEXT,
            email TEXT,
            status TEXT,
            last_login TEXT,
            login_count INTEGER
        )
    ''')
    
    # 使用生成的SQL执行查询
    cursor.execute(select_sql, select_params)
    results = cursor.fetchall()
    print(f"\n查询结果: {results}")

主要特点：

1. 递归处理嵌套：自动展开多级字典结构
2. 参数化查询：使用?占位符，避免SQL注入
3. 灵活配置：通过for_update参数区分SET和WHERE子句
4. 支持表别名：可通过prefix参数添加表名前缀

使用建议： 根据你的ORM或数据库驱动调整占位符格式（如PostgreSQL用%s，SQLite用?）。