大家好！今天咱们聊聊一个特别实用的技术话题——主数据管理（Master Data Management），并且把它结合到工程学院的实际场景里。首先，什么是主数据管理呢？简单来说，它就是一种用来确保组织内所有关键数据一致性和准确性的方法。
比如说，工程学院有很多项目组，每个项目组都有自己的学生名单、设备清单等信息。但如果这些信息分散在不同的数据库里，就很容易出现重复或者错误的数据。这时候就需要主数据管理来帮忙啦！接下来我就教大家如何用Python实现这个功能。
首先，我们需要准备一些基础工具。我会用到Pandas库来处理表格数据，还有SQLite作为我们的小型数据库。你可以先安装它们：
pip install pandas sqlite3
现在我们假设有一个CSV文件叫做`students.csv`，里面存储了学生的姓名、学号和专业信息。让我们读取这个文件并检查一下数据是否正确。
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('students.csv')
# 查看前几行数据
print(df.head())
接下来，我们要把数据存入SQLite数据库中。这样可以方便我们以后查询和更新数据。
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('engineering_college.db')
# 将DataFrame写入SQLite表
df.to_sql('students', conn, if_exists='replace', index=False)
# 关闭连接
conn.close()
现在数据已经安全地存进了数据库里。但问题是，如果不同部门提交的数据格式不一致怎么办？比如有些部门用全名表示学生，而另一些部门只写了名字缩写。这时就需要我们对数据进行清洗和标准化。
# 清洗数据：统一字段名称
df.columns = ['student_name', 'student_id', 'major']
# 标准化姓名格式
df['student_name'] = df['student_name'].str.title()
# 再次写回数据库
conn = sqlite3.connect('engineering_college.db')
df.to_sql('students', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()
最后一步，我们可以编写一个小脚本来定期检查和同步数据，保证主数据始终是最新的。这其实就是一个简单的循环任务，可以设置成每天运行一次。
while True:
# 查询最新数据
conn = sqlite3.connect('engineering_college.db')
latest_data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM students", conn)
# 打印结果
print(latest_data)
# 等待一天再运行
time.sleep(86400)