Power Automate потока: создание новых .xlsx файлов
Вопишите Power Automate и создайте новый поток запланированных облаков.
Установите поток, чтобы повторить каждый «1» «День» и выберите Создать.
Получите файл Excel шаблона. Это основа для всех преобразованных .csv файлов. Добавьте новый шаг, использующий соединителю OneDrive для бизнеса и действие контента Get. Укай путь файла в файл «Template.xlsx».
Файл: /output/Template.xlsx
Переименуй шаг «Получить содержимое файла», переехав в меню Меню для получения контента файла (…) этого шага (в правом верхнем углу соединитетеля) и выбрав параметр Переименование. Измените имя шага на «Получить Excel шаблон».
Получите все файлы в папке «выход». Добавьте новый шаг, использующий соединителю OneDrive для бизнеса и файлы List в действии папки. Предостереть путь папки, содержащий .csv файлы.
Папка: /выход
Добавьте условие, чтобы поток функционировал только на .csv файлах. Добавьте новый шаг, который является управлением условием. Используйте следующие значения для условия.
Выберите значение: Name (динамическое содержимое из файлов Списка в папке)
Обратите внимание, что этот динамический контент имеет несколько результатов, поэтому применение к каждому контролю значений окружает условие.
заканчивается (из списка отсев)
Выберите значение: .csv
Остальная часть потока находится в разделе If Yes, так как мы хотим действовать только .csv файлах. Получите отдельный .csv, добавив новый шаг, использующий соединители OneDrive для бизнеса и действие контента Get
Используйте Id из динамического контента из файлов List в папке.
Файл: Id (динамическое содержимое из файлов Списка в шаге папки)
Переименуй новый шаг Get file content в «Get .csv файл». Это помогает отличать этот файл от Excel шаблона.
Сделайте новый .xlsx файл, используя Excel в качестве базового контента. Добавьте новый шаг, использующий соединителю OneDrive для бизнеса и действие Create file. Используйте следующие значения.
Путь папки:/выход
Имя файла. Имя без .xlsx (выберите имя без динамического контента расширения из файлов List в папке и вручную введите «.xlsx» после него)
Содержимое файлов: содержимое файлов (динамическое содержимое из шаблона Get Excel)
Запустите скрипт для копирования данных в новую книгу. Добавьте соединителю Excel Online (Бизнес) с действием сценария Run. Используйте следующие значения для действия.
Расположение: OneDrive для бизнеса
Библиотека документов: OneDrive
Файл: Id (динамическое содержимое из файла Create)
Сценарий: преобразование CSV
csv. Содержимое файла (динамическое содержимое из файла Get .csv)
Сохраните поток. Используйте кнопку Test на странице редактора потока или запустите поток через вкладку Мои потоки. Не забудьте разрешить доступ при запросе.
Необходимо найти новые .xlsx в папке «выход», а также исходные .csv файлы. Новые книги содержат те же данные, что и файлы CSV.
Пример — обновление таблицы данными из другой таблицы
Давайте рассмотрим пример UPDATE, который показывает, как обновить таблицу данными из другой таблицы.
В этом примере UPDATE у нас есть таблица products со следующими данными:
| product_id | product_name | category_id |
|---|---|---|
| 1 | Pear | 50 |
| 2 | Banana | 50 |
| 3 | Orange | 50 |
| 4 | Apple | 50 |
| 5 | Bread | 75 |
| 6 | Sliced Ham | 25 |
| 7 | Kleenex | NULL |
И таблица summary_data со следующими данными:
| product_id | current_category |
|---|---|
| 1 | 10 |
| 2 | 10 |
| 3 | 10 |
| 4 | 10 |
| 5 | 10 |
| 8 | 10 |
Теперь давайте обновим таблицу summary_data значениями из таблицы products. Введите следующую команду UPDATE:
PgSQL
UPDATE summary_data
SET current_category = (SELECT category_id
FROM products
WHERE products.product_id = summary_data.product_id)
WHERE EXISTS (SELECT category_id
FROM products
WHERE products.product_id = summary_data.product_id);
|
1 |
UPDATEsummary_data SETcurrent_category=(SELECTcategory_id FROMproducts WHEREproducts.product_id=summary_data.product_id) WHEREEXISTS(SELECTcategory_id FROMproducts WHEREproducts.product_id=summary_data.product_id); |
Будет обновлено 5 записей. Снова выберите данные из таблицы summary_data:
PgSQL
SELECT *
FROM summary_data;
|
1 |
SELECT* FROMsummary_data; |
Вот результаты, которые вы должны получить.
| product_id | current_category |
|---|---|
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 75 |
| 8 | 10 |
В этом примере будет обновлено поле current_category в таблице summary_data с помощью category_id из таблицы products, где значения product_id совпадают. Первые 5 записей в таблице summary_data были обновлены.
Подсказка: обратите внимание, что наш оператор UPDATE включил условие EXISTS в предложение WHERE, чтобы убедиться, что в таблице products и summary_data совпадает product_id, прежде чем обновлять запись. Если бы мы не включили условие EXISTS, запрос UPDATE обновил бы поле current_category до NULL в 6-й строке таблицы summary_data (поскольку таблица products не имеет записи, где product_id = 
Если бы мы не включили условие EXISTS, запрос UPDATE обновил бы поле current_category до NULL в 6-й строке таблицы summary_data (поскольку таблица products не имеет записи, где product_id = 8).
Чтение с помощью Pandas
Pandas определяется как библиотека с открытым исходным кодом, которая построена на основе библиотеки NumPy. Он обеспечивает быстрый анализ, очистку данных и подготовку данных для пользователя.
Чтение файла csv в pandas DataFrame выполняется быстро и просто. Нам не нужно писать достаточно строк кода, чтобы открывать, анализировать и читать файл csv в pandas, и он хранит данные в DataFrame.
Здесь мы берем для чтения немного более сложный файл под названием hrdata.csv, который содержит данные сотрудников компании.
Name,Hire Date,Salary,Leaves Remaining John Idle,08/15/14,50000.00,10 Smith Gilliam,04/07/15,65000.00,8 Parker Chapman,02/21/14,45000.00,10 Jones Palin,10/14/13,70000.00,3 Terry Gilliam,07/22/14,48000.00,7 Michael Palin,06/28/13,66000.00,8
Пример:
import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv')
print(df)
В приведенном выше коде трех строк достаточно для чтения файла, и только одна из них выполняет фактическую работу, то есть pandas.read_csv()
Выход:
Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0 John Idle 03/15/14 50000.0 10 1 Smith Gilliam 06/01/15 65000.0 8 2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 10 3 Jones Palin 11/01/13 70000.0 3 4 Terry Gilliam 08/12/14 48000.0 7 5 Michael Palin 05/23/13 66000.0 8
Примеры¶
Самый простой пример чтения CSV файла:
import csv
with open('some.csv', newline='') as f
reader = csv.reader(f)
for row in reader
print(row)
Чтение файла с альтернативным форматом:
import csv
with open('passwd', newline='') as f
reader = csv.reader(f, delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
for row in reader
print(row)
Соответствуюobq простейший пример записи:
import csv
with open('some.csv', 'w', newline='') as f
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(someiterable)
Так как используется для открытия CSV файла для чтения,
файл будет по умолчанию декодирован в юникоде использую системную кодировку
по умолчанию (см. ). Чтобы декодировать файл,
используя другую кодировку, используйте аргумент для open:
import csv
with open('some.csv', newline='', encoding='utf-8') as f
reader = csv.reader(f)
for row in reader
print(row)
То же самое относится к записи в отличной от системной кодировки по
умолчанию: укажите аргумент encoding при открытии выходного файла.
Регистрация нового диалекта:
import csv
csv.register_dialect('unixpwd', delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
with open('passwd', newline='') as f
reader = csv.reader(f, 'unixpwd')
Немного более продвинутое использование читателя — ловящий и сообщающий об
ошибках:
import csv, sys
filename = 'some.csv'
with open(filename, newline='') as f
reader = csv.reader(f)
try
for row in reader
print(row)
except csv.Error as e
sys.exit('file {}, line {}{}'.format(filename, reader.line_num, e))
И в то время как модуль непосредственно не поддерживает парсинга строк,
то он может легко это сделатьн:
import csv
for row in csv.reader():
print(row)
Сноски
|
(, ) Если не будет определен, то символ новой строки встроенный в закавыченные поля не будет интерпретироваться правильно и на платформах, которые используют для записи окончания сток будет добавлен дополнительный . Всегда должно быть безопасно указать , так как модуль csv выполняет собственную () обработку новой строки. |
Синтаксис
Синтаксис для оператора UPDATE при обновлении таблицы в SQL.
UPDATE table
SET column1 = expression1,
column2 = expression2,
…
;
Или
Синтаксис SQL оператора UPDATE при обновлении таблицы данными из другой таблицы:
UPDATE table1
SET column1 = (SELECT expression1
FROM table2
WHERE conditions)
;
Или
Синтаксис SQL оператора UPDATE при обновлении нескольких таблиц (не разрешен в Oracle):
UPDATE table1, table2, …
SET column1 = expression1,
column2 = expression2,
…
WHERE table1.column = table2.column
;
Параметры или аргументы
- column1, column2
- Столбцы, которые вы хотите обновить
- expression1, expression2
- Это новые значения, назначаемые column1, column2. Поэтому column1 будет присвоено значение expression1, а column2 будет присвоено значение expression2 и т.д.
- WHERE conditions
- Необязательный. Условия, которые должны быть выполнены, чтобы выполнить обновление. Если никаких условий не предусмотрено, то все записи в таблице будут обновлены
Задача для читателя
Я принял во внимание большинство вероятных сценариев, с которыми могут столкнуться разработчики при разборе CSV-файлов. Однако неопределенность природы CSV-формата делает непрактичным создание универсального средства разбора
Учет всех вариаций и пограничных случаев добавил бы существенные издержки и сложность наряду с негативным влиянием на производительность.
Уверен, что на практике вы встретите CSV-файлы, которые DefaultParserEngine не сумеет обработать. И здесь очень хорошо подходит шаблон встраивания зависимостей. Если разработчику нужно средство разбора, которое может обрабатывать пограничные случаи, или требуется написать нечто более производительное, это определенно приветствуется. Механизмы разбора можно заменять без изменений в коде-потребителе.
Группируем данные с помощью GROUP BY и PIVOT
Сгруппировать данные, используя QUERY, можно с помощью двух ключевых слов: GROUP BY и PIVOT, ниже рассмотрим примеры с ними.
Таблица, с которой мы будем работать:
Задачей будет вывести сумму продаж по каждой тематике, то есть сгруппировать данные по столбцу B.
Начнем с GROUP BY, текст функции будет таким:
=QUERY(‘Книги’!A1:C6;»select B, sum(C) group by B»)
Обратите внимание: чтобы функция работала, помимо группировки (group by B) нужна хотя бы одна аггрегирующая функция, в нашем случае это sum(C). Напишу, на всякий случай, все аггрегирующие функции для QUERY: sum(), max(), min(), avg() и count()
Результат нашей формулы:
С помощью GROUP BY возможна группировка и по нескольким столбцам, для этого просто перечислите их, как в функции ниже и не забудьте добавить эти столбцы в SELECT:
Группировка с помощью PIVOT.
Обратите внимание, что здесь в SELECT не нужно писать столбец B, по которому данные будут сгруппированы
Пока отличие в том, что сгрупированные элементы расположены по столбцам, а не по строкам, как в GROUP BY.
Добавим еще один столбец для группировки.
Видите — два сгруппированных столбца отображаются в одном поле через запятую. В этом ключевое отличие PIVOT от GROUP BY, если там каждый столбец группировки занимает отдельный столбец, то в PIVOT получается нечто вроде сводной таблицы с уникальными полями из нескольких элементов. По этим полям, кстати, потом можно довольно просто искать нужное значение с помощью ГПР или ПОИСКПОЗ.
Строим сводную таблицу со средними/максимальными значениями по тематикам
В этом примере мы построим небольшую сводную таблицу, где будут отображены средние значения по тематикам за два года:
QUERY(‘Книги’!A1:D;»SELECT avg(C), avg(D) pivot B»;1)
Мы используем похожий диапазон (в отличие от предыдущего в нем есть продажи за 2015 и 2016 годы), извлекаем средние значения по столбцам C и D (SELECT avg(C), avg(D)) и группируем их по столбцу B (тематика).
Полученный результат транспонируем для удобного отображения (с помощью функции TRANSPOSE (ТРАНСП)):
Можно использовать и другие функции вместо avg (среднего), например max (максимальные значения):
Или отобразить и среднее, и максимум, но только по столбцу D:
SELECT avg(D), max(D)
Часть значений выглядит как даты
Признак. В виде дат отображаются значения, в оригинале представляющие собой обычный текст или числа.
Причина. Общий формат предполагает превращение в даты значений, напоминающих таковые для Excel. Если в CSV-документе будет отдельное значение вроде may12, то в Excel-листе оно отобразится как дата.
Решение. Сходно с таковым в предыдущем случае. Смените расширение на .txt, в Мастере смените формат значений, конвертируемых в даты, на текстовый.
Если же, напротив, нужно показывать содержимое определённого столбца как даты, установите для него формат Дата. Есть несколько разновидностей формата даты, потому выберите требуемую из перечня.
Диалекты и параметры форматирования
class csv.Dialect — для упрощения задания формата входных и выходных записей, конкретные параметры форматирования группируются в диалекты, подклассы csv.Dialect. Диалекты поддерживают следующие атрибуты:
Dialect.delimiter — разделитель столбцов в строке CSV-файла. По умолчанию ‘,’.
Dialect.quotechar — символ, использующийся для «склейки» поля, содержащего специальные символы, такие как delimiter, quotechar, или символы новой строки. По умолчанию используется значение ‘»‘.
Dialect.doublequote — как Dialect.quotechar, появляющийся внутри поля, должен экранироваться. Когда True, символ удваивается. Когда False, Dialect.escapechar используется как префикс к quotechar. По умолчанию True.
При записи файла, если doublequote=False и не установлен escapechar, выдаст ошибку при обнаружении quotechar в столбце.
Dialect.escapechar — символ, используемый writer для экранирования delimiter, если quoting установлен в QUOTE_NONE и quotechar, если doublequote=False. При чтении escapechar удаляет какое-либо особое значение со следующего символа. По умолчанию используется значение None, которое отключает экранирование.
Dialect.lineterminator — символы, используемые для завершения строки при записи. По умолчанию ‘\r\n’.
Dialect.skipinitialspace — если True, пробелы, непосредственно следующие за delimiter, игнорируются. Значение по умолчанию — False.
Dialect.strict — когда True, поднимает исключение если CSV файл не распознается. По умолчанию — False.
Dialect.quoting — контролирует, когда кавычки должны генерироваться writer и распознаваться reader. Он может принимать любые константы QUOTE_* и по умолчанию имеет значение QUOTE_MINIMAL.
csv.QUOTE_ALL — writer оборачивает в кавычки все поля.
csv.QUOTE_MINIMAL — writer оборачивает в кавычки только поля, содержащие специальные символы (delimiter, quotechar, lineterminator).
csv.QUOTE_NONNUMERIC — writer оборачивает в кавычки все поля, не являющиеся числами. reader преобразует все поля без кавычек к типу float.
csv.QUOTE_NONE — writer не оборачивает никакие поля в кавычки. Если в данных попадается delimiter или lineterminator, он предваряется символом escapechar, если установлен (исключение, если не установлен). reader не обрабатывает кавычки.
csv.register_dialect(name]) — связывает dialect с именем name. Подробности о диалектах см. в разделе «Диалекты и параметры форматирования»
csv.unregister_dialect(name) — удаляет связь диалекта с данным именем.
csv.get_dialect(name) — возвращает класс диалекта, свзанного с именем name.
csv.list_dialects() — список доступных диалектов. На данный момент это ‘excel’, ‘excel-tab’, ‘unix’.
Создание файла данных
Например, вы получаете электронную таблицу, содержащую сведения о компьютерах, которые необходимо импортировать в базу данных Service Manager. Далее представлен образец первых 10 компьютеров в таблице.
| Имя компьютера | IP-адрес | Имя домена |
|---|---|---|
| WG-Det-1 | 172.30.14.21 | DETROIT |
| WG-Det-2 | 172.30.14.22 | DETROIT |
| WG-Det-3 | 172.30.14.23 | DETROIT |
| WG-Dal-1 | 172.30.14.24 | DALLAS |
| WG-Dal-2 | 172.30.14.25 | DALLAS |
| WG-Chi-1 | 172.30.14.26 | CHICAGO |
| WG-Chi-2 | 172.30.14.27 | CHICAGO |
| WG-Chi-3 | 172.30.14.28 | CHICAGO |
| WG-Chi-4 | 172.30.14.29 | CHICAGO |
| WG-Chi-5 | 172.30.14.30 | CHICAGO |
Первым шагом является преобразование данных из таблицы в формат CSV-файла. В CSV-файле предполагается, что первая строка содержит данные, а не заголовок. Поэтому из электронной таблицы удаляется строка заголовка, а результаты сохраняются в файл newcomputers.csv , как показано в следующем примере.
Подстановочные знаки
Подстановочный знак совпадает с любой последовательностью из нуля или более символов. Ниже приведена измененная версия предыдущего запроса, в которой используется шаблон, содержащий знак процента.
Оператор указывает SQL, что необходимо сравнивать содержимое столбца с шаблоном «Smith% Corp.». Этому шаблону соответствуют все перечисленные ниже имена.
Smith Corp.
Smithsen Corp.
Smithson Corp.
Smithsonian Corp.
А вот эти имена данному шаблону не соответствуют.
SmithCorp
Smithson Inc.
Подстановочный знак (символ подчеркивания) совпадает с любым отдельным символом. Например, если вы уверены, что название компании либо «Smithson», либо «Smithsen», то можете воспользоваться следующим запросом.
В таком случае шаблону будет соответствовать любое из представленных ниже имен.
Smithson Corp.
Smithsen Corp.
Smithsun Corp.
А вот ни одно из следующих ему соответствовать не будет.
Smithsoon Corp.
Smithsn Corp.
Подстановочные знаки можно помещать в любое место строки шаблона, и в одной строке может содержаться несколько подстановочных знаков. Следующий запрос допускает как написание «Smithson» и «Smithsen», так и любое другое окончание названия компании, включая «Corp.», «Inc.» или какое-то другое.
С помощью формы можно находить строки, которые не соответствуют шаблону. Проверку можно применять только к столбцам, имеющим строковый тип данных. Если в столбце содержится значение , то результатом проверки будет .
Вероятно, вы уже встречались с проверкой на соответствие шаблону в операционных системах, имеющих интерфейс командной строки (таких, как Unix). Обычно в этих системах звездочка () используется для тех же целей, что и символ процента () в SQL, а вопросительный знак () соответствует символу подчеркивания () в SQL, но в целом возможности работы с шаблонами строк в них такие же.
Импорт данных из файлов с разделителями-запятыми
Элементы конфигурации, содержащиеся в файле значений с разделителями-запятыми (.csv), могут быть импортированы в базу данных Service Manager с помощью функции импорта из CSV-файла. Эта функция позволяет выполнять массовый импорт экземпляров любого типа класса или проекции, определенного в базе данных Service Manager. Эта функция может использоваться для следующих операций.
-
Создание экземпляров элемента конфигурации или рабочего элемента из данных, хранящихся в табличном формате.
-
Массовое изменение существующих экземпляров базы данных.
-
Заполнение Service Manager базы данных с помощью данных, экспортированных из внешней базы данных.
-
Сокращение объема данных, вводимых в формы при одновременном создании большого количества экземпляров класса.
Примечание
Импорт множества сложных элементов (например, 5 000 проекций компьютеров) может занять час или более. В течение этого времени Service Manager продолжит функционировать.
Для импорта набора экземпляров с помощью функции «Импорт из CSV-файла» требуются два файла.
-
Файл данных, состоящий из последовательности экземпляров объектов, разделенных запятыми. Файл данных должен иметь расширение CSV.
-
Файл форматирования, который указывает тип класса или тип проекции для экземпляров, присутствующих в файле данных. Каждый экземпляр в файле данных относится к этому виду. В файле форматирования также указывается (1) подмножество свойств, а для проекций указываются компоненты. Они импортируются для указанного типа. Кроме того, указывается (2) порядок, в котором эти свойства следуют в виде столбцов в связанном в файле данных. Файл форматирования должен иметь расширение XML, а его имя должно совпадать с именем CSV-файла, который описывает файл форматирования.
Как импортировать в Excel множественные CSV-файлы
В Excel возможно открыть сразу несколько CSV-файлов.
- Нажмите Файл > Открыть и выберите опцию Текстовые файлы из выпадающего листа внизу.
- Чтобы выбрать несколько файлов, расположенных рядом, сначала выберите первый из них, затем нажмите Shift и кликните на последний. Кроме выбранных файлов, выделятся все файлы между ними.
- Кликните Открыть.
Недостаток этого метода в том, что каждый выбранный файл будет открыт в Excel отдельно. Переход от одного документа к другому может увеличивать временные затраты. Однако, затем возможно скопировать содержимое их всех в листы одной книги.
Объяснение было долгим, однако, теперь у Вас получится без особых затруднений открыть любой файл CSV в Excel. Если что-то кажется непонятным на первый взгляд, просто следуйте указанным шагам — и всё прояснится.
Формат CSV
Чтобы понимать суть вещей, нужно разобраться в спецификации CSV файлов, как устроен формат. Давайте коротко…
CSV (Comma-Separated Values — значения, разделённые запятыми) — текстовый формат, предназначенный для представления табличных данных.
-
Каждая строка файла — это одна строка таблицы.
-
Разделителем значений колонок является символ: (запятая). Для русского языка используется (точка с запятой), потому что в русском запятая используется в дробных числах.
-
Значения, содержащие зарезервированные символы: (двойная кавычка, запятая, точка с запятой, новая строка) обрамляются двойными кавычками .
-
Если в значении встречаются двойные кавычки , то они должны выглядеть как двое кавычек подряд .
- Строка файла может разделяться символами: или .
Это все что нужно знать, чтобы работать с CSV!
Пример для рус. языка:
1965;Пиксель;E240 – формальдегид (опасный консервант)!;"красный, зелёный, битый";3000,00 1965;Мышка;"А правильней использовать ""Ёлочки""";;4900,00 "Н/д";Кнопка;Сочетания клавиш;"MUST USE! Ctrl, Alt, Shift";4799,00
Пример для англ. языка:
1997,Ford,E350,"ac, abs, moon",3000.00 1999,Chevy,"Venture «Extended Edition»","",4900.00 1996,Jeep,Grand Cherokee,"MUST SELL! air, moon roof, loaded",4799.00
Wiki-справка
Большинство программ под CSV понимают более общий формат DSV (delimiter-separated values — значения разделённые разделителем), допускающий использование иных символов в качестве разделителя. В частности, в русской и других локалях запятая по умолчанию зарезервирована под десятичный разделитель. Поэтому как разделитель используется точка с запятой или табуляция (формат TSV).
Сегодня под CSV понимают набор значений, разделенных какими угодно разделителями, в какой угодно кодировке с какими угодно окончаниями строк. Это значительно затрудняет перенос данных из одних программ в другие, несмотря на всю простоту формата.
Упорядочение результата
Предложение ORDER BY используется для упорядочивания результата. Рассмотрим следующий пример.
import mysql.connector
#Create the connection object
myconn = mysql.connector.connect(host = "localhost", user = "root",passwd = "google",database = "PythonDB")
#creating the cursor object
cur = myconn.cursor()
try:
#Reading the Employee data
cur.execute("select name, id, salary from Employee order by name")
#fetching the rows from the cursor object
result = cur.fetchall()
print("Name id Salary");
for row in result:
print("%s %d %d"%(row,row,row))
except:
myconn.rollback()
myconn.close()
Выход:
Name id Salary David 103 25000 John 101 25000 John 102 25000 Mike 105 28000 Nick 104 90000
Интеграция 1С и C#. Обращение к 1С через COM. Создание номенклатуры и выполнение запроса к 1С из C# на примере интеграции с Союз-PLM (система информационной поддержки жизненного цикла изделий). Обработка «Загрузка заказа на сборку». (ERP) Промо
Союз-PLM представляет собой полнофункциональный программный комплекс для решения широкого спектра задач управления инженерной технической информацией наукоемких изделий и сложных инженерных объектов в области машиностроения, приборостроения, архитектуры, строительства.
На практике, это управление конструкторской документацией, интегрированное с САПР, бизнес-процессы, файловый архив. Все это работает в SQL и шевелится с помощью скриптов на C#. Скрипты свободно отлаживаются в MS Visual Studio. Подробнее смотрите на их сайте: http://www.programsoyuz.ru/products/system-soyuz-plm.html Редактирование, конструирование и использование бизнес-процессов на порядок лучше систем на базе 1С из тех, что я изучил.
1 стартмани
Модули для чтения и записи
Модуль CSV имеет несколько функций и классов, доступных для чтения и записи CSV, и они включают в себя:
- функция csv.reader
- функция csv.writer
- класс csv.Dictwriter
- класс csv.DictReader
csv.reader
Модуль csv.reader принимает следующие параметры:
- : обычно это объект, который поддерживает протокол итератора и обычно возвращает строку каждый раз, когда вызывается его метод .
- : необязательный параметр, используемый для определения набора параметров, специфичных для определенного диалекта CSV.
- : необязательный параметр, который можно использовать для переопределения существующих параметров форматирования.
Вот пример того, как использовать модуль csv.reader.
модуль csv.writer
Этот модуль похож на модуль csv.reader и используется для записи данных в CSV. Требуется три параметра:
- : это может быть любой объект с методом .
- : необязательный параметр, используемый для определения набора параметров, специфичных для конкретного CSV.
- : необязательный параметр, который можно использовать для переопределения существующих параметров форматирования.
Чтение¶
Пример чтения файла в формате CSV (файл csv_read.py):
import csv
with open('sw_data.csv') as f
reader = csv.reader(f)
for row in reader
print(row)
Вывод будет таким:
$ python csv_read.py
В первом списке находятся названия столбцов, а в остальных
соответствующие значения.
Обратите внимание, что сам csv.reader возвращает итератор:
In 1]: import csv
In 2]: with open('sw_data.csv') as f
... reader = csv.reader(f)
... print(reader)
...
<_csv.reader object at 0x10385b050>
При необходимости его можно превратить в список таким образом:
In 3]: with open('sw_data.csv') as f
... reader = csv.reader(f)
... print(list(reader))
...
, 'sw1', 'Cisco', '3750', 'London'], 'sw2', 'Cisco', '3850', 'Liverpool'], 'sw3', 'Cisco', '3650', 'Liverpool'], 'sw4', 'Cisco', '3650', 'London']]
Чаще всего заголовки столбцов удобней получить отдельным объектом. Это
можно сделать таким образом (файл csv_read_headers.py):
import csv
with open('sw_data.csv') as f
reader = csv.reader(f)
headers = next(reader)
print('Headers: ', headers)
for row in reader
print(row)
Иногда в результате обработки гораздо удобней получить словари, в
которых ключи — это названия столбцов, а значения — значения столбцов.
Для этого в модуле есть DictReader (файл csv_read_dict.py):
import csv
with open('sw_data.csv') as f
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader
print(row)
print(row'hostname'], row'model'])
Вывод будет таким:
$ python csv_read_dict.py
{'hostname': 'sw1', 'vendor': 'Cisco', 'model': '3750', 'location': 'London, Globe Str 1 '}
sw1 3750
{'hostname': 'sw2', 'vendor': 'Cisco', 'model': '3850', 'location': 'Liverpool'}
sw2 3850
{'hostname': 'sw3', 'vendor': 'Cisco', 'model': '3650', 'location': 'Liverpool'}
sw3 3650
{'hostname': 'sw4', 'vendor': 'Cisco', 'model': '3650', 'location': 'London, Grobe Str 1'}
sw4 3650
Подготовка CSV-файла для поиска списка ID
После экспорта результатов поиска или отчета для поиска выполните следующие действия, чтобы подготовить CSV-файл для поиска списка ID. Этот CSV-файл определяет каждый элемент в поиске списка идентификаторов.
Вы можете использовать CSV-файл из поиска, который включал SharePoint сайты и OneDrive учетные записи, но для поиска списка ID можно выбрать только элементы почтовых ящиков. Если вы выберете документ в SharePoint или OneDrive, при создании поиска списка ID файл CSV не пройдет проверку.
Откройте файл Results.csv или unindexed Items.csv в Excel.
В выбранном столбце введите Да в ячейке, соответствующей элементу, который необходимо искать
Повторите этот шаг для каждого элемента, который необходимо искать.
Важно!
При открываемом CSV-файле в Excel формат данных для столбца Document ID может быть изменен на Общий. Это приводит к отображение документа для элемента в научной нотации
Например, код документа «481037338205» отображается как «4.81037E+11». Если это произойдет, необходимо выполнить следующие действия, чтобы изменить формат данных столбца Document ID на Номер, чтобы восстановить правильный формат для документа. Если этого не сделать, поиск списка ID, использующий CSV-файл, не удастся.
Щелкните правой кнопкой мыши весь столбец ID документа и выберите Ячейки формата.
В поле Category щелкните Номер.
Измените число десятичных мест до 0, а затем нажмите кнопку ОК, чтобы сохранить изменения
Обратите внимание, что значения в столбце Document ID изменены на числа.
Вот пример CSV-файла, готового к отправке для поиска контента списка ID.
Сохраните CSV-файл или используйте Сохранить Как сохранить файл с другим именем файла. В обоих случаях обязательно сохраните файл в формате CSV.
# Диалекты и форматирование
Диалект — это вспомогательный класс, используемый для определения параметров для конкретного экземпляра или . Диалекты и параметры форматирования должны быть объявлены при выполнении функции чтения или записи.
Есть несколько атрибутов, которые поддерживаются диалектом:
- : строка, используемая для разделения полей. По умолчанию это .
- : Управляет тем, как должны появляться в кавычках случаи, когда кавычки появляются внутри поля. Может быть или . escapechar: строка, используемая автором для экранирования разделителя, если в кавычках задано значение QUOTE_NONE.
- : строка, используемая для завершения строк, созданных writer. По умолчанию используется значение .
- quotechar: строка, используемая для цитирования полей, содержащих специальные символы. По умолчанию это .
- : Если установлено значение True, любые пробелы, следующие сразу за разделителем, игнорируются.
- : если установлено значение True, возникает Error при неправильном вводе CSV.
- : определяет, когда следует создавать кавычки при чтении или записи в CSV.
Вывод данных из таблицы MySQL с помощью PHP (PDO)
Иногда вывод большого количества данных в терминале может быть неудобен или даже не читаем, в таком случае будет лучше вывести данные таблицы на веб-странице с помощью PHP, используя модуль PDO.
Создадим файл c HTML-таблицей, ячейки которой будут заполнятся данными из таблицы books.
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset=»utf-8″>
<title>SELECT</title>
<style>
td:nth-child(5),td:nth-child(6){text-align:center;}
table{border-spacing: 0;border-collapse: collapse;}
td, th{padding: 10px;border: 1px solid black;}
</style>
</head>
<body>
<?php
$db_server = «localhost»;
$db_user = «root»;
$db_password = «MySafePass4!»;
$db_name = «Bookstore»;
try {
// Открываем соединение, указываем адрес сервера, имя бд, имя пользователя и пароль,
// также сообщаем серверу в какой кодировке должны вводится данные в таблицу бд.
$db = new PDO(«mysql:host=$db_server;dbname=$db_name», $db_user, $db_password,array(PDO::MYSQL_ATTR_INIT_COMMAND=>»SET NAMES utf8″));
// Устанавливаем атрибут сообщений об ошибках (выбрасывать исключения)
$db->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);
// Запрос на вывод записей из таблицы
$sql = «SELECT id, title, author, price, discount, amount FROM books»;
// Подготовка запроса
$statement = $db->prepare($sql);
// Выполняем запрос
$statement->execute();
// Получаем массив строк
$result_array = $statement->fetchAll();
echo «<table><tr><th>ID</th><th>Title</th><th>Author</th><th>Price</th><th>Discount</th><th>Amount</th></tr>»;
foreach ($result_array as $result_row) {
echo «<tr>»;
echo «<td>» . $result_row . «</td>»;
echo «<td>» . $result_row . «</td>»;
echo «<td>» . $result_row . «</td>»;
echo «<td>» . $result_row . «</td>»;
echo «<td>» . $result_row . «</td>»;
echo «<td>» . $result_row . «</td>»;
echo «</tr>»;
}
echo «</table>»;
}
catch(PDOException $e) {
echo «Ошибка при создании записи в базе данных: » . $e->getMessage();
}
// Закрываем соединение
$db = null;
?>
</body>
</html>
|
1 |
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=»UTF-8″> <title>SELECT<title> <style> td:nth-child(5),td:nth-child(6){text-aligncenter;} table{border-spacing;border-collapsecollapse;} td, th{padding10px;border1pxsolidblack;} </style> <head> <body> <?php $db_server=»localhost»; $db_user=»root»; $db_password=»MySafePass4!»; $db_name=»Bookstore»; try{ // Открываем соединение, указываем адрес сервера, имя бд, имя пользователя и пароль, // также сообщаем серверу в какой кодировке должны вводится данные в таблицу бд. $db=newPDO(«mysql:host=$db_server;dbname=$db_name»,$db_user,$db_password,array(PDO::MYSQL_ATTR_INIT_COMMAND=>»SET NAMES utf8″)); // Устанавливаем атрибут сообщений об ошибках (выбрасывать исключения) $db->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE,PDO::ERRMODE_EXCEPTION); // Запрос на вывод записей из таблицы $sql=»SELECT id, title, author, price, discount, amount FROM books»; // Подготовка запроса $statement=$db->prepare($sql); // Выполняем запрос $statement->execute(); // Получаем массив строк $result_array=$statement->fetchAll(); echo»<table><tr><th>ID</th><th>Title</th><th>Author</th><th>Price</th><th>Discount</th><th>Amount</th></tr>»; foreach($result_arrayas$result_row){ echo»<tr>»; echo»<td>».$result_row»id».»</td>»; echo»<td>».$result_row»title».»</td>»; echo»<td>».$result_row»author».»</td>»; echo»<td>».$result_row»price».»</td>»; echo»<td>».$result_row»discount».»</td>»; echo»<td>».$result_row»amount».»</td>»; echo»</tr>»; } echo»</table>»; } catch(PDOException$e){ echo»Ошибка при создании записи в базе данных: «.$e->getMessage(); } // Закрываем соединение $db=null; ?> <body> <html> |
Результат заполнения HTML-таблицы данными из таблицы books.
Результат вывода данных из таблицы MySQL при помощи PHP
