# 安裝必要的依賴庫
# 在線安裝方式
pip install dbf
pip install dbfread

# 或者離線安裝指定版本的wheel包
pip install dbf-0.99.11-py3-none-any.whl

import csv
import dbf
import time
import unicodedata
import sys
import os
import io

# 設置標準輸出編碼為UTF-8，確保控制臺正常顯示中文
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

def contains_chinese(text):
    """
    檢測字符串是否包含中文字符
    中文字符在Unicode中屬于CJK統(tǒng)一表意文字區(qū)塊
    """
    for char in str(text):
        try:
            if 'CJK' in unicodedata.name(char, ''):
                return True
        except ValueError:
            continue
    return False

def calculate_field_length(data_list):
    """
    計算字段的最大長度，中文按雙倍長度計算
    """
    max_length = 0
    for data in data_list:
        if contains_chinese(str(data)):
            # 中文字符占用兩個字節(jié)
            current_length = len(str(data)) * 2
        else:
            current_length = len(str(data))
        
        if current_length > max_length:
            max_length = current_length
    
    # 設置最小長度為8，避免字段過短
    return max(8, max_length)

def csv_to_dbf(csv_file_path):
    """
    將單個CSV文件轉換為DBF格式
    """
    # 獲取文件名（不含擴展名）
    file_name = os.path.splitext(os.path.basename(csv_file_path))[0]
    dbf_file_path = os.path.join(os.path.dirname(csv_file_path), f"{file_name}.dbf")
    
    print(f"開始處理文件: {csv_file_path}")
    
    try:
        # 讀取CSV文件，使用GBK編碼處理中文
        with open(csv_file_path, newline='', encoding='gbk') as csvfile:
            csv_reader = csv.reader(csvfile)
            headers = next(csv_reader)  # 讀取表頭
            csv_data = list(csv_reader)  # 讀取所有數據行
        
        print(f"CSV文件列數: {len(headers)}, 數據行數: {len(csv_data)}")
        
        # 構建DBF字段規(guī)格
        field_specs = []
        data_for_dbf = []
        
        # 為每個字段計算合適的長度
        for i, column in enumerate(headers):
            # 獲取該列的所有數據
            column_data = [row[i] for row in csv_data]
            # 計算字段長度
            field_length = calculate_field_length([column] + column_data)
            
            # 創(chuàng)建字段規(guī)格，使用字符類型(C)
            field_spec = f"{column} C({field_length})"
            field_specs.append(field_spec)
        
        # 將字段規(guī)格連接成DBF要求的格式
        field_specs_str = ';'.join(field_specs)
        
        # 準備數據
        for row in csv_data:
            data_for_dbf.append(tuple(row))
        
        # 創(chuàng)建內存中的DBF表格
        table = dbf.Table(
            'temp_table',
            field_specs=field_specs_str,
            on_disk=False,
            codepage='cp936'  # 使用中文編碼
        )
        
        # 打開表格并寫入數據
        table.open(mode=dbf.READ_WRITE)
        for datum in tuple(data_for_dbf):
            table.append(datum)
        
        # 創(chuàng)建最終的DBF文件
        custom = table.new(
            filename=dbf_file_path,
            default_data_types=dict(
                C=dbf.Char,
                D=dbf.Date,
                L=dbf.Logical
            ),
        )
        
        # 將數據寫入最終文件
        with custom:
            for record in table:
                custom.append(record)
        
        table.close()
        print(f"DBF文件已生成：{dbf_file_path}")
        
    except Exception as e:
        print(f"處理文件 {csv_file_path} 時發(fā)生錯誤: {str(e)}")
        raise

def list_files(folder_path, file_extension=None):
    """
    遞歸列出文件夾下的所有指定類型文件
    
    參數:
    - folder_path: 文件夾路徑
    - file_extension: 文件擴展名，如未指定則返回所有文件
    
    返回值:
    - 文件完整路徑列表
    """
    file_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file_extension is None or file.endswith(file_extension):
                full_path = os.path.join(root, file)
                file_list.append(full_path)
    
    print(f"找到 {len(file_list)} 個{file_extension}文件")
    return file_list

def batch_convert_csv_to_dbf(csv_folder_path):
    """
    批量轉換指定文件夾中的所有CSV文件為DBF格式
    """
    start_time = time.time()
    print(f"開始批量轉換: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
    
    # 獲取所有CSV文件
    csv_files = list_files(csv_folder_path, '.csv')
    
    if not csv_files:
        print("未找到任何CSV文件")
        return
    
    success_count = 0
    failed_files = []
    
    # 逐個處理CSV文件
    for csv_file in csv_files:
        try:
            csv_to_dbf(csv_file)
            success_count += 1
        except Exception as e:
            print(f"文件 {csv_file} 轉換失敗: {str(e)}")
            failed_files.append((csv_file, str(e)))
    
    # 輸出處理結果統(tǒng)計
    end_time = time.time()
    processing_time = end_time - start_time
    
    print(f"
轉換完成: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
    print(f"處理耗時: {processing_time:.2f}秒")
    print(f"成功轉換: {success_count} 個文件")
    print(f"失敗文件: {len(failed_files)} 個")
    
    if failed_files:
        print("
失敗文件列表:")
        for file, error in failed_files:
            print(f"  {file}: {error}")

if __name__ == '__main__':
    """
    命令行調用方式
    使用方法: python csv_to_dbf.py <csv_folder_path>
    """
    try:
        # 驗證命令行參數
        if len(sys.argv) != 2:
            print("使用方法: python csv_to_dbf.py <csv_folder_path>")
            print("示例: python csv_to_dbf.py D:/data/csv_files")
            sys.exit(1)
        
        csv_folder_path = sys.argv[1]
        
        # 檢查文件夾是否存在
        if not os.path.exists(csv_folder_path):
            print(f"錯誤: 文件夾路徑不存在: {csv_folder_path}")
            sys.exit(1)
        
        # 執(zhí)行批量轉換
        batch_convert_csv_to_dbf(csv_folder_path)
        
    except Exception as e:
        print(f"程序執(zhí)行錯誤: {str(e)}")
        sys.exit(-1)

# 關鍵編碼設置點
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')  # 控制臺輸出編碼
with open(csv_file_path, encoding='gbk') as csvfile:  # CSV文件讀取編碼
table = dbf.Table(..., codepage='cp936')  # DBF文件編碼

def calculate_field_length(data_list):
    """
    智能計算字段長度，特別處理中文字符
    中文字符在DBF中需要雙倍存儲空間
    """
    max_length = 0
    for data in data_list:
        if contains_chinese(str(data)):
            current_length = len(str(data)) * 2  # 中文雙字節(jié)
        else:
            current_length = len(str(data))      # 英文單字節(jié)
        max_length = max(max_length, current_length)
    return max(8, max_length)  # 確保最小長度

# 支持自定義字段類型的擴展版本
def advanced_csv_to_dbf(csv_file_path, field_type_mapping=None):
    """
    支持自定義字段類型映射的高級轉換函數
    """
    if field_type_mapping is None:
        field_type_mapping = {}
    
    # 實現字段類型自動檢測和映射
    # 可根據數據內容自動推斷數值型、日期型字段