又在超第一时间拿到了张泽鹏先生的rusty_sheet插件0.2版，迫不及待装上测试，却发现DuckDB对插件版本卡得很严，1.4.0都用不了1.4.1版的插件。这难不倒我，一边下载新版本DuckDB，一边让deepseek编了个python程序，把插件中间的1.4.1都替换成了1.4.0，就可以在1.4.0中用了。
代码如下:
python
import sys
import os
def replace_string_in_binary(filename, old_str, new_str):
"""
在二进制文件中替换指定字符串
"""
# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(filename):
print(f"错误: 文件 '{filename}' 不存在")
return False
# 检查新旧字符串长度是否相同
if len(old_str) != len(new_str):
print(f"错误: 新旧字符串长度必须相同 ('{old_str}' -> '{new_str}')")
return False
try:
# 读取二进制文件
with open(filename, 'rb') as f:
content = f.read()
# 将二进制内容转换为字节数组以便修改
content_bytearray = bytearray(content)
# 将字符串编码为字节
old_bytes = old_str.encode('utf-8')
new_bytes = new_str.encode('utf-8')
# 查找并替换所有匹配的字节序列
replaced_count = 0
i = 0
while i <= len(content_bytearray) - len(old_bytes):
# 检查是否匹配
if content_bytearray[i:i+len(old_bytes)] == old_bytes:
# 替换字节
content_bytearray[i:i+len(old_bytes)] = new_bytes
replaced_count += 1
i += len(old_bytes) # 跳过已替换的部分
else:
i += 1
if replaced_count == 0:
print(f"未找到字符串 '{old_str}'")
return False
# 写回文件
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(content_bytearray)
print(f"成功替换 {replaced_count} 处 '{old_str}' -> '{new_str}'")
return True
except Exception as e:
print(f"处理文件时出错: {e}")
return False
def main():
# 检查命令行参数
if len(sys.argv) != 4:
print("用法: python rep.py <文件名> <旧字符串> <新字符串>")
print("示例: python rep.py file.bin \"1.4.1\" \"1.4.0\"")
sys.exit(1)
filename = sys.argv[1]
old_str = sys.argv[2]
new_str = sys.argv[3]
# 执行替换
success = replace_string_in_binary(filename, old_str, new_str)
if not success:
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()如果希望在旧版本测试的，可以使用这个程序。
sql
python3 rep.py '/par/14/rusty_sheet.duckdb_extension' "1.4.1" "1.4.0"
成功替换 5 处 '1.4.1' -> '1.4.0'
root@66d4e20ec1d7:/par# ./duckdb140 -unsigned
DuckDB v1.4.0 (Andium) b8a06e4a22
Enter ".help" for usage hints.
D load '/par/14/rusty_sheet.duckdb_extension';
D from read_sheets('/par/file*xls',header=0);
┌─────────────┐
│ A │
│ varchar │
├─────────────┤
│ Hello World │
│ Hello World │
└─────────────┘这个版本插件最大的变化有两点，第一点：支持通配符处理多个电子表格；第二点：支持更多种类电子表格，包括旧版xls文件，ODS、wps et文件等。
上哪去找那么多种电子表格？我从calamine的源代码包中找到了一些，位于calamine/tests/。
先看这个插件包括的函数
sql
select function_name from duckdb_functions() where function_name like '%sheet%';
┌────────────────┐
│ function_name │
│ varchar │
├────────────────┤
│ read_sheet │
│ read_sheets │
│ analyze_sheet │
│ analyze_sheets │函数名一目了然，分析读取单个、多个电子表格文件。
下面举例
1.分析单表单个sheet, 用analyze_sheet,
例如
sql
from analyze_sheet('/par/2025work.xlsx',sheet_name='证书',header=1);
┌─────────────┬─────────────┐
│ column_name │ column_type │
│ varchar │ varchar │
├─────────────┼─────────────┤
│ 8日 │ varchar │
│ B │ varchar │
│ C │ varchar │如果用通配符，那么只有第一个满足条件的sheet被分析
sql
from analyze_sheet('/par/2025work.xlsx',sheet_name='*',header=1);
┌──────────────────────────┬─────────────┐
│ column_name │ column_type │
│ varchar │ varchar │
├──────────────────────────┼─────────────┤
│ 工单创建时间 │ varchar │
│ 工单办结时间 │ varchar │2.分析单表多个sheet, 用analyze_sheets ，
sql
from analyze_sheets('/par/2025work.xlsx',sheets=['证书','工单实录'],header=1);
┌────────────────────┬────────────┬──────────────────────────┬─────────────┐
│ file_name │ sheet_name │ column_name │ column_type │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├────────────────────┼────────────┼──────────────────────────┼─────────────┤
│ /par/2025work.xlsx │ 工单实录 │ 工单创建时间 │ varchar │
│ /par/2025work.xlsx │ 工单实录 │ 工单办结时间 │ varchar │
│ · │ · │ · │ · │
│ /par/2025work.xlsx │ 证书 │ J │ varchar │
│ /par/2025work.xlsx │ 证书 │ K │ varchar │虽然analyze_sheets也可以用来分析单个sheet, 但是有冗余列，不推荐
sql
from analyze_sheets('/par/2025work.xlsx',sheets=['证书'],header=1);
┌────────────────────┬────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ file_name │ sheet_name │ column_name │ column_type │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├────────────────────┼────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ /par/2025work.xlsx │ 证书 │ 8日 │ varchar │
│ /par/2025work.xlsx │ 证书 │ B │ varchar │
│ /par/2025work.xlsx │ 证书 │ C │ varchar │3.读取单文件多个sheet, 用read_sheets
通配符读取所有满足条件的sheet
sql
from read_sheets('/par/400.xls',sheets=['*']);
┌──────────────────────┬─────────┬─────────┬────────────────┬
│ 400热线分日工单情况 │ B │ C │ D │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├──────────────────────┼─────────┼─────────┼────────────────┼
│ 分日工单情况 │ NULL │ NULL │ 分类型工单数量 │
│ 日期 │ 星期 │ 接起量 │ 口令\n问题 │
│ 2025-01-01 │ 元旦 │ 11 │ 5 │
│ · │ · │ · │ · │
│ 2025-12-29 │ 周五 │ 0 │ NULL │
│ 2025-12-30 │ 周六 │ 0 │ NULL │
│ 2025-12-31 │ 周日 │ 0 │ NULL │
│ 合计 │ NULL │ 0 │ 0 │
├──────────────────────┴─────────┴─────────┴────────────────┴
│ 401 rows (40 shown) 也可以用明确的sheet名列表
sql
from read_sheets('/par/400.xls',sheets=['一月','二月']);
┌──────────────────────┬─────────┬─────────┬────────────────┬
│ 400热线分日工单情况 │ B │ C │ D │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├──────────────────────┼─────────┼─────────┼────────────────┼
│ 分日工单情况 │ NULL │ NULL │ 分类型工单数量 │
│ 日期 │ 星期 │ 接起量 │ 口令\n问题 │
│ 2025-01-01 │ 元旦 │ 11 │ 5 │
│ · │ · │ · │ · │
│ 2025-02-28 │ 周五 │ 198 │ 17 │
│ 合计 │ NULL │ 2637 │ 406 │
├──────────────────────┴─────────┴─────────┴────────────────┴
│ 65 rows (40 shown)4.读取多文件多个sheet, 用read_sheets，列标题按第一个sheet的列标题给出，缺少的列用NULL填充
.system ls ???.xls
conv.xls demo.xls file.xls gbk2.xls
sql
from read_sheets('/par/????.xls',sheets=['*'],header=1);
┌──────────────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┬──────────────────────┬──────────────────────────┐
│ id │ title │ inserted_at │ updated_at │ mapping │
│ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │ varchar │
├──────────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────────────────────┤
│ e6535268-e25a-4620... │ 把下列句子翻译成英语 │ 2025-01-23T14:10:3... │ 2025-01-23T14:48:2... │ Length too long! │
│ 74c16f63-675c-4bc8... │ 货车运输成本最小化... │ 2025-01-27T13:56:2... │ 2025-01-27T14:06:5... │ Length too long! │
│ · │ · │ · │ · │ · │
│ 23 │ "doubly quoted str... │ 'singly quoted str... │ NULL │ NULL │
│ 24 │ Formula: │ The quick brown fox │ 2 │ NULL │
│ 1 │ Tom │ 12.4 │ NULL │ NULL │
│ 2 │ Jerry │ 3 │ NULL │ NULL │
│ 3 │ 张一 │ -12 │ NULL │ NULL │
├──────────────────────┴──────────────────────┴──────────────────────┴──────────────────────┴──────────────────────────┤
│ 281 rows (40 shown) 5 columns │