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# 小型Web项目实现：文本数据存储与数据库操作

背景介绍

本项目旨在实现一个小型Web系统，用户可通过输入CSV文件数据，自动将其加载至本地数据库中以供后续数据分析与查询使用。系统需支持数据读取、存储、过滤查询及数据交互功能，实现基础数据处理和存储逻辑。

思路分析

  1. 数据读取与存储：利用pandas读取CSV文件，存储数据至本地SQLite数据库，避免网络依赖。
  2. 数据库操作：通过SQLite的create_table和insert方法实现数据存储，确保读写操作的高效性。
  3. 数据交互功能：实现过滤数据查询功能，支持用户输入过滤条件并返回符合条件的结果。

代码实现

1. 安装依赖

确保已安装pandas和sqlite3库（如果未安装，需通过pip安装）：

pip install pandas sqlite3

2. 代码实现

2.1 数据读取与存储代码

import pandas as pd
import sqlite3

# 读取CSV文件  
data = pd.read_csv("data.csv")  

# 创建SQLite数据库  
conn = sqlite3.connect("db.sqlite")  

# 创建Table  
cursor = conn.cursor()  
cursor.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")  
conn.commit()  

# 插入数据  
for row in data.iterrows():  
    cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", row)  
    conn.commit()  

# 关闭数据库  
conn.close()

3. 数据存储示例

3.1 存储到SQLite数据库

# 示例代码用于插入数据  
for index, row in data.iterrows():  
    cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?,)"), row[1]  
    conn.commit()

4. 数据查询功能

4.1 过滤查询

# 示例查询  
filtered_data = data[data['name'].str.contains('user')]  
filtered_data.to_csv("filtered_data.csv", index=False)

5. 总结

本项目实现了一个基础数据存储与查询功能，利用pandas读取CSV文件，通过SQLite数据库实现数据存储。核心实现包括数据读取、存储、过滤查询及数据交互功能，实现时间为1-3天。该项目展示了Python在数据处理中的基础应用，强调了文件读写与数据库操作的核心技术点。

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