Python ile PostgreSQL'de Tam Kelime Eşleşmesi için Regex'i Düzeltme

PostgreSQL'de Hassas Arama için Regex'te Uzmanlaşma

Regex veya normal ifadeler, metin arama ve düzenleme söz konusu olduğunda güçlü bir araçtır. Bununla birlikte, özellikle PostgreSQL gibi veritabanlarıyla uğraşırken doğruluğu sağlamak bazen zor olabilir. Böyle bir zorluk, regex'i yardımcı bir araç olarak Python ile kullanarak tam kelimeleri eşleştirmeye çalışırken ortaya çıkar.

Bu senaryoda, kesin eşleşmeler elde etmek için kelime sınırı (`y`) kullanımı çok önemli hale gelir. Ancak PostgreSQL'de bu işlevselliğin uygulanması genellikle eşleşme mantıklı görünse bile "FALSE" döndürmek gibi beklenmeyen sonuçlara yol açar. Bu, arama işlevlerine ince ayar yapmak isteyen geliştiriciler için sinir bozucu olabilir.

Bir ürün veritabanında "elma" kelimesini bulmak için bir sorgu çalıştırdığınızı, ancak bunun yerine hiçbir sonuç alamadığınız veya yanlış sonuçlar alamadığınızı hayal edin. Bu tür sorunlar veritabanı işlemlerini karmaşıklaştırarak verimsiz iş akışlarına yol açabilir. Bu sorunları net ve optimize edilmiş bir regex çözümüyle ele almak, PostgreSQL'e güvenen her geliştirici için hayati önem taşıyor.

Bu makalede, PostgreSQL'in regex sorgularını doğru şekilde tanımasını ve işlemesini sağlayarak bu sorunu nasıl çözebileceğimizi keşfedeceğiz. Özel karakterlerden kaçmanın, sözcük sınırlarını uygulamanın ve istediğiniz sonuçlara ulaşmanın inceliklerini tartışacağız. Hadi pratik bir çözüme dalalım! 🚀

Python ve PostgreSQL Regex Entegrasyonunu Anlamak

Çözümümüzdeki ilk komut dosyası, hassas kelime sınırı aramaları gerçekleştirmek için Python'u bir PostgreSQL veritabanıyla entegre etmek üzere tasarlanmıştır. kullanarak bir veritabanı bağlantısı kurarak başlar. psikopg2 kütüphane. Bu kütüphane Python'un PostgreSQL ile iletişim kurmasını sağlayarak SQL sorgularının yürütülmesini sağlar. Örneğin, komut dosyası, ana bilgisayar, kullanıcı adı ve parola gibi kimlik bilgilerini belirterek veritabanına bağlanır. Bu çok önemlidir çünkü uygun bir bağlantı olmadan komut dosyası normal ifade sorgusunu doğrulayamaz veya işleyemez. 🐍

Daha sonra, komut dosyası Python'u kullanarak kullanıcı girişini sterilize eder. yeniden kaçış(). Bu, arama dizesindeki tüm özel karakterlerin normal ifadede değişmez değerler olarak değerlendirilmesini sağlar. Örneğin, "elma" araması. nokta düzgün şekilde atlanmazsa istenmeyen alt dizelerle yanlışlıkla eşleşebilir. Temizlenmiş arama değeri daha sonra PostgreSQL regex'inde bir kelime sınırı iddiası olan 'y' ile sarılır ve tam eşleşmeler sağlanır. Bu yaklaşım özellikle "ananas" veya "elma püresi" ile eşleşmeden "elma" gibi terimleri ararken kullanışlıdır.

Arama değeri hazırlandıktan sonra komut dosyası bir SQL sorgusu oluşturur ve yürütür. Sorgu, modelin veritabanındaki verilerle eşleşip eşleşmediğini test etmek için PostgreSQL'in normal ifade operatörünü (`~`) kullanır. Örneğin, sorguyu "apple" terimiyle yürütmek. "elma" için yalnızca tam eşleşmelerin sağlanmasını sağlar. iade edilir. Yürütmeden sonra, komut dosyası sonucu kullanarak getirir. imleç.fetchone()sonuç kümesinden eşleşen bir satırı alır. Eşleşme bulunamazsa işlev "FALSE" değerini döndürür ve normal ifade modelinin ayarlanması gerektiğinin sinyalini verir.

Komut dosyasının son kısmı istisnaları ve kaynak temizliğini ele alır. Komut dosyası, bir "try-hariç-nihai" bloğu kullanarak, tüm veritabanı bağlantı hatalarının yakalanmasını sağlayarak programın çökmesini önler. Ek olarak, 'nihayet' bloğu veritabanı bağlantısını kapatarak optimum kaynak kullanımını korur. Örneğin geçersiz bir arama terimi sorgunun başarısız olmasına neden olsa bile bağlantı güvenli bir şekilde kapatılır. Bu, sağlam komut dosyası tasarımında hata işlemenin önemini gösterir. 🚀

import psycopg2
import re
# Establish connection to PostgreSQL
def connect_to_db():
    try:
        connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            database="your_database",
            user="your_user",
            password="your_password"
        )
        return connection
    except Exception as e:
        print("Connection error:", e)
        return None
# Sanitize and format search value
def format_search_value(search_value):
    sanitized_value = re.escape(search_value)
    return f"\\y{sanitized_value}\\y"
# Perform query
def perform_query(search_value):
    query = f"SELECT 'apple.' ~ '{search_value}'"
    connection = connect_to_db()
    if connection:
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute(query)
            result = cursor.fetchone()
            print("Query Result:", result)
        except Exception as e:
            print("Query error:", e)
        finally:
            cursor.close()
            connection.close()
# Main execution
if __name__ == "__main__":
    user_input = "apple."
    regex_pattern = format_search_value(user_input)
    perform_query(regex_pattern)

import psycopg2
import re
# Execute query directly
def direct_query(search_term):
    try:
        connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            database="your_database",
            user="your_user",
            password="your_password"
        )
        sanitized_value = f"\\y{re.escape(search_term)}\\y"
        query = f"SELECT 'apple.' ~ '{sanitized_value}'"
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query)
        print("Result:", cursor.fetchone())
    except Exception as e:
        print("Error:", e)
    finally:
        cursor.close()
        connection.close()
# Main execution
if __name__ == "__main__":
    direct_query("apple.")

import unittest
import re
class TestRegex(unittest.TestCase):
    def test_exact_word_match(self):
        pattern = r"\\yapple\\.\\y"
        self.assertTrue(re.search(pattern, "apple."))
        self.assertFalse(re.search(pattern, "pineapple."))
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Hassas Aramalar için PostgreSQL'de Regex'i Optimize Etme

Regex'i PostgreSQL ile kullanmanın önemli yönlerinden biri, çeşitli veri türlerinde kalıp eşleştirmeyle nasıl etkileşime girdiğini anlamaktır. PostgreSQL'de desenler varsayılan olarak büyük/küçük harfe duyarlı olarak değerlendirilir. Bu, "Apple" aramasının "apple" ile eşleşmeyeceği anlamına gelir. Esnekliği sağlamak için şunları kullanabilirsiniz: SEVERİM sorgularınızı büyük/küçük harfe duyarlı hale getirmek için operatör kullanın veya normal ifade işlevlerini uygulayın. Örneğin, şunu ekleyerek: (?i) Regex modelinizin başlangıcındaki değiştirici, onu büyük/küçük harfe duyarlı hale getirir. Bu tür ayarlamalar, özellikle büyük veri kümelerinde arama sonuçlarınızın doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. 🍎

Bir diğer kritik husus performanstır. Karmaşık normal ifade kalıpları, özellikle büyük tablolara uygulandığında sorguları yavaşlatabilir. Sütunu kalıplarla indeksleyerek veya uzun normal ifade kalıplarını daha küçük parçalara bölerek sorguları optimize etmek verimliliği artırabilir. Örneğin, şunu kullanarak CİN (Genelleştirilmiş Ters İndeks) veya SP-GiST Metin verilerindeki dizinler normal ifade aramalarını hızlandırabilir. Pratik bir örnek, tüm tabloyu satır satır taramadan, "elma" ile hızlı bir şekilde eşleşecek şekilde bir ürün adı sütununun indekslenmesi olabilir.

Son olarak, regex ve sorgu parametrelerini birleştirirken SQL enjeksiyon saldırılarını önlemek için kullanıcı girişini sterilize etmek önemlidir. Python'unki gibi kütüphaneleri kullanmak re.escape() Kullanıcı tarafından sağlanan kalıpları SQL sorgularına yerleştirmeden önce özel karakterlerin etkisiz hale getirilmesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcı "elma*" girerse, kaçış, yıldız işaretinin joker karakter olarak değil, kelimenin tam anlamıyla ele alınmasını sağlar. Bu yalnızca güvenliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda uygulamanızın öngörülebilir şekilde davranmasını da sağlar. 🔒