mdb格式文件可以通过mdbtools工具将内中包含的每张表导出到csv格式文件。由于access数据库和postgresQL数据库格式上会存在不通性,所以使用python的文件处理,将所得csv文件修改成正确、能识别的格式。
导入脚本说明(此脚本运行于linux):
1.apt-get install mdbtools,安装mdbtools工具
2.将mdb 文件拷贝到linux虚拟机中,修改脚本中mdb文件目录‘dir'
3.修改服务器及数据库配置
4.执行脚本
代码如下:
# -*- encoding: utf-8 -*-
import os
import re
import psycopg2
import csv
#mdb文件目录
dir = r'/home/kotaimen/mdb_file/'
mdb_tbl_dic = {}
def make_create_sql():
if os.path.isfile(dir + 'create.sql'):
os.remove(dir + 'create.sql')
for mdb_file in os.walk(dir):
if len(mdb_file[2]) >0:
for file_p in mdb_file[2]:
if file_p[-3:] == 'mdb':
print file_p
cmd = 'mdb-schema %s >>/home/kotaimen/mdb_file/create.sql'
cmd = cmd % (dir + file_p)
print cmd
os.system(cmd)
cmd = 'mdb-tables -1 %s ' % (dir + file_p)
val = os.popen(cmd).read()
mdb_tbl_dic[file_p] = val.split('\n')
print mdb_tbl_dic
def modefy_create_sql():
sql_file_name = dir + 'create.sql'
sql_file_name_des = sql_file_name + '_new'
fobj = open(sql_file_name, 'r')
fobj_des = open(sql_file_name_des, 'w')
for eachline in fobj:
#判断表名中是否含有空格
if eachline.find('TABLE ') >= 0:
if eachline.find(';') >= 0:
start_loc = eachline.find('TABLE ') + 6
end_loc = eachline.find(';')
tbl_name = eachline[start_loc:end_loc]
eachline = eachline.replace(tbl_name, '"' + tbl_name + '"')
else:
start_loc = eachline.find('TABLE ') + 6
end_loc = eachline.find('\n')
tbl_name = eachline[start_loc:end_loc]
eachline = eachline.replace(tbl_name, '"' + tbl_name + '"')
if eachline.find('DROP TABLE') >= 0 :
eachline = eachline.replace('DROP TABLE', 'DROP TABLE IF EXISTS')
if eachline.find('Table') >= 0 :
eachline = eachline.replace('Table', '"Table"')
#create 语句,最后一行没有逗号
if eachline.find('Text ') >= 0 and eachline.find(',') >0:
loc = eachline.find('Text ')
eachline = eachline[0:loc] + ' Text,\n'
elif eachline.find('Text ') >= 0 and eachline.find(',') loc = eachline.find('Text ')
eachline = eachline[0:loc] + ' Text \n'
fobj_des.writelines(eachline)
fobj.close()
fobj_des.close()
os.remove(sql_file_name)
os.rename(sql_file_name_des, sql_file_name)
def make_insert_csv():
for file_p in mdb_tbl_dic.keys():
for tbl in mdb_tbl_dic[file_p]:
if len(tbl) >0:
cmd = 'mdb-export %s %s >%s.csv' % (dir + file_p, '"' + tbl + '"', dir + '"' + tbl + '"')# tbl.replace(' ', '_').replace('&', '_'))
os.system(cmd)
def modefy_insert_CSV():
for sql_file in os.walk(dir):
if len(sql_file[2]) >0:
for file_p in sql_file[2]:
if file_p[-3:] == 'csv' :
sql_file_name = dir + file_p
sql_file_name_des = sql_file_name + '_new'
fobj = open(sql_file_name, 'r')
fobj_des = open(sql_file_name_des, 'w')
for (num, val) in enumerate(fobj):
eachline = val
if num == 0:
col_list = eachline.split(',')
stat = 'COPY ' + '"' + (file_p[0:-4]) + '"' + ' (' #+ ('%s,'*len(line))[:-1]+')'
for col in col_list:
if col == 'Table':
col = '"' + 'Table' + '"'
if col.find('\n') >= 0:
col.replace('\n', '')
stat = stat + col + ','
stat = stat[:-2] + ')' + ' FROM STDIN WITH CSV ;\n'
eachline = stat
fobj_des.writelines(eachline)
fobj.close()
fobj_des.close()
os.remove(sql_file_name)
os.rename(sql_file_name_des, sql_file_name)
def insert_into_database():
cmd = 'psql -h 172.26.11.205 -d ap_MapMyIndia_full_Sample -U postgres -f %s 2>>log.txt' % (dir + 'create.sql')
os.system(cmd)
for sql_file in os.walk(dir):
if len(sql_file[2]) >0:
for file_p in sql_file[2]:
print file_p
if file_p[-3:] == 'csv' :
cmd = 'psql -h 172.26.11.205 -d ap_MapMyIndia_full_Sample -U postgres -f %s 2>>log.txt' % (dir + '"' + file_p + '"')
os.system(cmd)
if __name__ == "__main__":
#1.制作mdb文件中所包含TABLE的create脚本
make_create_sql()
#2.修改掉create脚本中的不合法字符
modefy_create_sql()
#3.将mdb中各表导出到csv文件中
make_insert_csv()
#4.修改csv脚本首行,改成copy形式
modefy_insert_CSV()
insert_into_database()

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

Python 3.6のピクルスファイルのロードレポートエラー:modulenotFounderror:nomodulenamed ...

風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの問題を解決する方法は?風光明媚なスポットコメントと分析を行っているとき、私たちはしばしばJieba Wordセグメンテーションツールを使用してテキストを処理します...


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません
