背景介绍

本项目旨在实现一个小型本地数据库，支持读取、写入及查询包含数字和日期的文本数据。通过Python的pandas库和SQLite数据库，该项目可独立运行，无需依赖远程服务或复杂框架，适合中级以下开发需求。

思路分析

1. 数据读取与存储：
   将输入文本文件中的数字与日期字段转换为可操作的数据结构（如datetime对象），并存储到SQLite数据库中。
   使用pandas读取文件，自动识别并处理格式化日期字段。
2. 查询功能：
   通过pandas筛选符合条件的记录，并输出结果，支持按日期范围查询。
   示例：输入查询参数时，自动筛选符合条件的行并显示结果。
3. 数据库设计：
   使用SQLite存储结构化数据，支持快速读写与高效查询。

代码实现

import pandas as pd
import sqlite3

def store_data_to_sqlite(data_path, db_path, table_name):
    """存储数据到SQLite数据库"""
    # 读取文本文件内容
    df = pd.read_csv(data_path, header=None, names=[f'{col}_{date}' for col in data_path.split(':')])

    # 将日期字段转换为datetime对象
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

    # 创建SQLite数据库
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (id INTEGER PRIMARY KEY, date TEXT, value TEXT)")

    # 插入数据
    for idx, row in df.iterrows():
        # 格式化日期字段
        formatted_date = row['date'].strftime("%Y-%m-%d")
        cursor.execute(f"INSERT INTO {table_name} VALUES (?,?,?)", (row['id'], formatted_date, row['value']))

    # 保存数据库
    conn.commit()
    conn.close()

def query_data_query(query):
    """查询数据库并返回结果"""
    query_df = pd.read_sql_query(query, conn)
    result = query_df.to_string(index=False)
    print("查询结果：\n", result)
    return result

def main():
    # 示例输入路径
    example_path = 'example.txt'
    db_path = 'example.db'

    # 存储示例数据
    store_data_to_sqlite(example_path, db_path, 'example_table')

    # 查询示例数据
    query_text = "WHERE date >= '2023-01-01'"
    result = query_data_query(query_text)

总结

本项目实现了文件读写与数据库存储功能，利用Python的pandas处理数据，结合SQLite数据库优化了数据存储与查询性能。通过完整的代码示例，展示了从读取文件到查询数据库的完整流程，确保了数据的结构化与高效处理。项目可在本地运行，无需依赖远程服务，符合中级以下开发需求。