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:

1. for each_token in sql_tokens:





    
2. 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 types
Text = Token.Text
Whitespace = Text.Whitespace
Newline = Whitespace.Newline
Error = Token.Error
# Text that doesn't belong to this lexer (e.g. HTML in PHP)
Other = Token.Other
# Common token types for source code
Keyword = Token.Keyword
Name = Token.Name
Literal = Token.Literal
String = Literal.String
Number = Literal.Number
Punctuation = Token.Punctuation
Operator = Token.Operator
Comparison = Operator.Comparison
Wildcard = Token.Wildcard
Comment = Token.Comment
Assignment = Token.Assignment
# Generic types for non-source code
Generic = Token.Generic
Command = Generic.Command
# String and some others are not direct children of Token.
# alias them:
Token.Token = Token
Token.String = String
Token.Number = Number
# SQL specific tokens
DML = Keyword.DML
DDL = Keyword.DDL
CTE = 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。