Question

我已经尝试了两个模块来读取工作正常的dbf文件（dbf和dbfpy），但我必须通过记录来读取数据库以查找内容。这对于大型数据库来说确实很慢。是否有任何模块可以处理查询表或使用CDX索引？

Answer 1

我不相信dbfpy支持索引文件，我知道dbf没有。

但是，在dbf中，您可以创建一个临时索引，然后查询：

big_table = dbf.Table('/path/to/some/big_table')
def criteria(record):
    "index the table using these fields"
    return record.income, record.age
index = big_table.create_index(key=criteria)

index现在可以被迭代，或者搜索以返回所有匹配的记录：

for record in index.search(match=(50000, 30)):
    print record

样本表：

table = dbf.Table('tempu', 'name C(25); age N(3,0); income N(7,0);')
table.open()
for name, age, income in (
        ('Daniel', 33, 55000),
        ('Mike', 59, 125000),
        ('Sally', 33, 77000),
        ('Cathy', 41, 50000),
        ('Bob', 19, 22000),
        ('Lisa', 19, 25000),
        ('Nancy', 27, 50000),
        ('Oscar', 41, 50000),
        ('Peter', 41, 62000),
        ('Tanya', 33, 125000),
        ):
    table.append((name, age, income))

index = table.create_index(lambda rec: (rec.age, rec.income))

还有搜索范围开头和结尾的方法：

# all the incomes of those who are 33
for rec in index.search(match=(33,), partial=True):
    print repr(rec)
print
# all the incomes of those between the ages of 40 - 59, inclusive
start = index.index_search(match=(40, ), nearest=True)
end = index.index_search(match=(60, ), nearest=True)
for rec in index[start:end]:
    print repr(rec)

打印：

Daniel                    33  55000
Sally                     33  77000
Tanya                     33 125000

Cathy                     41  50000
Oscar                     41  50000
Peter                     41  62000
Mike                      59 125000

使用python有效地读取foxpro DBF

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