为了实现这个功能，我们需要使用两个Python库：dbfread（用于读取DBF文件）和sqlite3（用于操作SQLite数据库）。

首先，你需要确保已经安装了这两个库。如果没有安装，可以使用pip进行安装：

bash

pip install dbfread sqlite3

注意：实际上，sqlite3是Python标准库的一部分，不需要通过pip安装。这里提到的安装命令仅针对dbfread。

接下来是Python脚本的示例代码：

python

import sqlite3
import dbf

def dbf_to_sqlite(dbf_file_path, sqlite_db_path, table_name):
    # 连接到SQLite数据库（如果数据库不存在，则会创建一个新的）
    conn = sqlite3.connect(sqlite_db_path)
    cursor = conn.cursor()

    # 打开DBF文件
    table = dbf.Table(dbf_file_path)
    table.open()

    # 创建SQLite表（假设DBF文件的字段名和数据类型与SQLite兼容）
    column_defs = ', '.join([f'{field.name} TEXT' for field in table.fields])
    create_table_sql = f'CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ({column_defs});'
    cursor.execute(create_table_sql)

    # 插入数据到SQLite表
    insert_sql = f'INSERT INTO {table_name} VALUES ({", ".join(["?"] * len(table.fields))});'
    for record in table:
        values = [str(getattr(record, field.name)) for field in table.fields]
        cursor.execute(insert_sql, values)

    # 提交事务并关闭连接
    conn.commit()
    conn.close()
    table.close()

# 使用示例
dbf_file_path = 'path/to/your/file.dbf'
sqlite_db_path = 'path/to/your/database.sqlite'
table_name = 'your_table_name'

dbf_to_sqlite(dbf_file_path, sqlite_db_path, table_name)

注意：

1. 在上面的代码中，我使用了`dbf`库而不是`dbfread`，因为`dbf`库提供了更直接和简单的方法来读取DBF文件。如果你已经安装了`dbfread`并且更喜欢使用它，你需要相应地调整代码来读取DBF文件。不过，请注意`dbfread`读取的数据可能需要额外的处理才能插入到SQLite数据库中。
2. 上面的代码将所有DBF字段都定义为TEXT类型。在实际应用中，你可能需要根据DBF字段的实际数据类型来定义SQLite表的字段类型。
3. 在插入数据之前，确保SQLite数据库和表不存在（或者你愿意覆盖它们），否则你需要修改代码来处理已存在的数据库和表。
4. 在运行脚本之前，请确保将`dbf_file_path`、`sqlite_db_path`和`table_name`替换为你的实际文件路径、数据库路径和表名。
5. 脚本运行后，你可以在SQLite数据库中查看导入的数据。你可以使用SQLite命令行工具、数据库管理工具（如DBeaver、SQLiteStudio等）或Python脚本来查询和验证数据。

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