1万多中草药中药材大全ACCESS数据库

《1万多中草药中药材大全ACCESS数据库》采集的是全国中草药的信息,内容包含别名,来源,性味,主治,使用方法和用量,外形,化学成分等众多实用信息。

 至于为什么数据内容中包含HTML代码,因为这些HTML代码是调整显示格式作用的,没有了这些HTML代码,内容排版方面就不层次分明了,效果其实可以看这里。

 

数据库是由 Microsoft Access 2000 创建的 MDB 数据库文件,您需要使用 Microsoft Access 2000 或以上版本打开这个文件。或者通过导出导入工具将数据导入到你的数据库中。

需要该数据或样本请访问分类URL地址。

### 中药材数据库中的分类方法 中药材的分类方法通常基于其特性、功能以及来源等多种因素。以下是几种常见的分类方式: #### 1. 基于药效的功能分类 这种分类方法主要依据中药材的功效来划分,例如活血化瘀、清热解毒等。通过这种方式,用户可以根据具体的治疗需求快速查找适合的药材。例如,在某数据库中输入“活血”,会返回诸如白芷、红花、当归等约40种相关药材[^1]。 #### 2. 多维度属性分类 部分数据库提供了更加细致的检索方式,支持按多种属性进行分类查询。这些属性可能包括但不限于中文名称、拼音、英文名称、拉丁学名、来源植物或动物、产地分布、品质等级、性味特征(寒热温凉)、加工处理方式(如灸品)以及其他注释信息。此类型的数据库能够满足不同层次用户的多样化需求。 #### 3. 结构化的数据表设计 对于像《1万多中草药中药材大全ACCESS数据库》这样的大型资源库,则采用了结构化的方式存储每一种中药的相关资料,涵盖了别名、生物学来源、感官性质(即所谓的“性味”)、适应症描述(即所谓“主治”)、具体应用指导及其剂量范围等多个方面[^2]。 这样的设计方案不仅便于维护更新,而且极大地提高了信息获取效率。 #### 4. 图像识别辅助下的视觉分类 随着人工智能技术的发展,特别是计算机视觉领域内的进步,现在也出现了专门针对中草药图片建立起来的数据集合体——比如提到过的那个包含超过百种样本的照片档案馆。它允许使用者上传未知样品照片并自动匹配最接近的标准图谱从而完成鉴定过程 。这种方法特别适用于那些难以仅靠文字记录准确表达形态差异的情况之下 [^4]。 综上所述,无论是传统依靠专业知识积累构建而成的文字型数据库还是新兴依赖机器学习算法驱动形成的多媒体综合平台都在各自适用场景发挥着重要作用,并共同推动整个中医药行业信息化水平向前迈进一大步。 ```python # 示例代码展示如何读取Access数据库文件(.mdb/.accdb),这里假设我们正在操作上述提及的一个名为"ChineseMedicine.accdb" 的 Access 文件。 import pyodbc def connect_to_database(db_path): conn_str = ( r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};' fr'DBQ={db_path};' ) try: connection = pyodbc.connect(conn_str) cursor = connection.cursor() # 查询示例:获取所有具有‘活血’功效的药品列表 query = """SELECT Name FROM Medicines WHERE Function LIKE '%活血%'""" results = cursor.execute(query).fetchall() for row in results: print(row) except Exception as e: print(f'Error occurred: {e}') connect_to_database('path/to/your/database/ChineseMedicine.accdb') ```
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