如何将含4万条记录的试题数据库表拆分为试题表与答案表？

核心思路 #

用Python结合pandas库批量处理，代码量少且高效，适配4万条数据的规模，能快速完成表拆分与JSON导出。

具体步骤 #

• 将原数据库表导出为CSV文件（直接操作数据库也可，CSV更直观易调试）
• 编写简短脚本读取数据，拆分生成试题表和答案表结构，最后导出JSON

示例代码 #

import pandas as pd
import json

# 读取原数据CSV（直接读数据库可用pandas.read_sql替代）
df = pd.read_csv('original_questions.csv')

# 生成试题表数据：按questionid去重，保留id、questionid、question字段
question_data = df[['id', 'questionid', 'question']].drop_duplicates(subset='questionid')
question_data.to_json('questions.json', orient='records', force_ascii=False)

# 生成答案表数据
answer_list = []
current_answer_id = 1

for _, row in df.iterrows():
    q_id = row['questionid']
    correct_label = row['correct answer'].upper()
    # 遍历四个选项，生成对应答案记录
    for ans_col in ['answer a', 'answer b', 'answer c', 'answer d']:
        ans_content = row[ans_col]
        # 判断当前选项是否为正确答案
        is_correct = 1 if ans_col.split()[-1].upper() == correct_label else 0
        answer_list.append({
            'id': current_answer_id,
            'question ID': q_id,
            'answer': ans_content,
            'correct answer': is_correct
        })
        current_answer_id += 1

# 导出答案表JSON
with open('answers.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(answer_list, f, ensure_ascii=False, indent=2)

补充说明 #

• 若直接对接数据库，可替换pd.read_csv为pd.read_sql，传入数据库连接即可
• 脚本自动处理所有数据，每道题生成4条答案记录，完全匹配需求
• 导出的JSON格式规范，每条记录结构统一

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user