操作 data_sat_dst.txt 文件（文件每个字段以|作为分隔符），通过程序自动实现重复数据剔除， 对剔除的数据入数据表B,读取、剔除、入库程序均需函数封装 以Python和mysql为例

在Python中，你可以使用内置的csv模块来处理`data_sat_dst.txt`文件，同时利用pandas库来进行数据清洗和去重操作。MySQL则可以配合python的`mysql-connector-python`库进行数据库交互。以下是一个基本的步骤：

首先，安装必要的库（如果还没安装）：

pip install pandas mysql-connector-python

然后，创建一个Python脚本来实现这个功能：

import csv
import pandas as pd
import pymysql

def read_data_from_file(file_path):
    # 读取文件，忽略首行（假设是标题）
    with open(file_path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.reader(f, delimiter='|')
        lines = [row for row in reader][1:]  # 跳过第一行
    return lines

def remove_duplicates(data):
    df = pd.DataFrame(data, columns=data[0])  # 将列表转换成DataFrame
    deduplicated_df = df.drop_duplicates()  # 删除重复行
    return deduplicated_df.values.tolist()  # 转回列表形式

def insert_to_mysql(dedup_data, table_name, db_config):
    conn = None
    try:
        conn = pymysql.connect(**db_config)
        cursor = conn.cursor()
        for row in dedup_data:
            # SQL插入语句示例，实际根据表结构调整
            sql = "INSERT INTO %s (column1, column2, ...) VALUES (%s, %s, ...)" % (table_name, *tuple(row))
            cursor.execute(sql)
        conn.commit()
    except Exception as e:
        print("Error: ", str(e))
    finally:
        if conn is not None:
            conn.close()

# 数据库配置
db_config = {
    'host': 'your_host',
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'database': 'your_database'
}

# 文件路径和表名
file_path = 'data_sat_dst.txt'
table_name = 'B'

# 执行操作
raw_data = read_data_from_file(file_path)
deduplicated_data = remove_duplicates(raw_data)
insert_to_mysql(deduplicated_data, table_name, db_config)