Django ORM 安全前提是使用 filter()/get() 等方法，避免 extra() 字符串拼接和 raw() 未参数化调用；SQLAlchemy 需用 text() 配命名占位符与字典传参；原生驱动必须通过参数化接口传值，动态结构部分（表名、排序字段等）须白名单校验。
用 Django ORM 就别手拼 SQL 字符串
只要调用 filter()、get()、exclude() 这类方法，Django 会自动参数化所有查询值，底层走的是预编译语句。哪怕用户输入 "'; DROP TABLE users; --"，也会被当作文本字面量处理，不会执行。
常见错误现象：有人在 extra() 里写 where=["name = '%s'" % user_input]，或用 raw() 拼接字符串——这等于主动绕过防护。
- 绝对避免
raw()+ 字符串插值；必须用时，只接受params参数传值，如MyModel.objects.raw("SELECT * FROM my_table WHERE id = %s", [user_id]) -
extra()已弃用，改用annotate()或Q()组合条件 - 自定义 SQL 场景（比如复杂窗口函数）优先走数据库视图 + 模型映射，而非运行时拼接
SQLAlchemy 的 text() 不等于安全，得配 bindparam
text() 本身只是语法糖，不带自动转义。直接 text("SELECT * FROM users WHERE name = '" + name + "'") 和裸写 Python 字符串一样危险。
正确做法是显式声明参数占位符，并通过执行时传参触发绑定：
from sqlalchemy import text
stmt = text("SELECT * FROM users WHERE status = :status AND age > :min_age")
result = conn.execute(stmt, {"status": "active", "min_age": 18})关键点在于：:status 这种命名占位符 + 字典传参，才能触发 SQLAlchemy 底层的参数化处理；用 ? 位置占位符也行，但可读性差，容易错位。
- 别用
f"..."或%拼进text()字符串里 - 动态表名/字段名不能参数化（SQL 标准限制），需白名单校验，例如
if table_name not in ["users", "orders"]:抛异常 - 批量插入用
executemany()而非循环调用execute()，性能高且仍受参数化保护
原生 MySQL/PostgreSQL 驱动的 execute() 必须用参数占位符
Python 的 mysql-connector-python 和 psycopg2 都支持两种占位符：%s（MySQL）和 %s 或 $1（PostgreSQL），但都要求值通过第二个参数传入，而非字符串格式化。
错误示范：cursor.execute(f"SELECT * FROM logs WHERE ip = '{user_ip}'") —— 单引号一加，注入就进来了。
- MySQL：只认
%s，用列表或元组传参，如cursor.execute("SELECT * FROM t WHERE id = %s", [123]) - PostgreSQL：推荐用
%s（兼容 psycopg2 和 asyncpg），避免混用$1导致迁移困难 - 多值 IN 查询不能直接展开，得用
tuple(values)+ 动态生成占位符串，例如"WHERE id IN ({})".format(",".join(["%s"] * len(ids)))
ORM 并不解决所有注入问题，动态查询构建仍是高危区
ORM 安全的前提是“查询结构固定”。一旦开始拼接表名、字段名、ORDER BY 字段、LIMIT 偏移量，就脱离了参数化范围——这些属于 SQL 结构部分，数据库不允许运行时参数化。
典型场景：后台搜索页支持按任意字段排序，用户传 sort=price; DROP TABLE products;--，后端若直接拼进 ORDER BY {sort}，就中招了。
- 排序字段必须白名单校验：
if sort_field not in ["created_at", "price", "name"]:拒绝请求 - LIMIT/OFFSET 用
int()强转并设上限，防止超大数字拖垮数据库 - JSON 字段查询（如 PostgreSQL 的
->>操作符）里的键名也要校验，不能由用户直接输入
最麻烦的其实是嵌套 JSON 查询和动态字段投影，这里没标准解法，靠设计阶段就约束接口粒度，而不是到实现时硬扛。
