在使用Python FastAPI与PostgreSQL进行CRUD操作时，如何防范SQL注入攻击并确保数据库交互的安全性？

为了防范SQL注入攻击并确保使用Python FastAPI与PostgreSQL进行CRUD操作的安全性，首先需要了解SQL注入的原理及其危险性。SQL注入是一种常见的网络攻击手段，通过在SQL查询中注入恶意SQL代码，攻击者可能获取未授权的数据访问权限。

参考资源链接：[Python FastAPI与PostgreSQL：全接触增删改查操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/ve7j2jwaep?spm=1055.2569.3001.10343)

在FastAPI中，可以通过以下措施来防范SQL注入：

1. 使用ORM (对象关系映射)：FastAPI支持多种ORM工具，例如SQLAlchemy，这些工具能够自动管理参数化的查询，从而减少直接使用原生SQL语句的风险。

2. 使用预处理语句（Prepared Statements）和参数化查询：当使用psycopg2等库直接与数据库交互时，始终使用预处理语句和参数化查询，这样可以确保传入的参数不会被解释为SQL代码的一部分。例如，使用`cursor.execute(query, params)`而不是直接执行拼接了用户输入的SQL语句。

3. 使用查询参数的类型检查和验证：FastAPI内置了对Pydantic模型的支持，可以对用户输入进行类型检查和验证。通过定义模型类来描述预期的输入数据，FastAPI会自动进行验证，并在输入不符合模型时返回适当的HTTP错误。

4. 错误处理和日志记录：合理处理错误，并记录详细的错误信息和数据库操作日志，有助于快速定位和解决安全问题。

5. 权限最小化原则：为数据库操作分配的权限应限制在完成任务所需的最小范围内。不要使用具有广泛权限的数据库账户进行日常操作。

结合这些措施，在实际操作中，你可以创建FastAPI端点，并使用预处理语句和Pydantic模型来接收和验证用户输入，然后执行安全的数据库操作。例如，创建一个用户信息更新的端点可以按照以下方式进行：

    from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
    from psycopg2.extras import RealDictCursor
    from pydantic import BaseModel
    import psycopg2

    app = FastAPI()

    # 定义Pydantic模型来验证输入数据
    class User(BaseModel):
        id: int
        name: str

    # 数据库连接函数
    def get_db_connection():
        conn = psycopg2.connect(
            dbname=

参考资源链接：[Python FastAPI与PostgreSQL：全接触增删改查操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/ve7j2jwaep?spm=1055.2569.3001.10343)