Crear archivo csv en python

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Crear archivo csv en python

It's simple, just use csv lib (example below):import csvimport base64with open('employee_file.csv', mode='w') as employee_file: employee_writer = csv.writer(employee_file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) employee_writer.writerow(['John Smith', 'Accounting', 'November']) employee_writer.writerow(['Erica Meyers', 'IT', 'March'])Probably you'll need to use StringIO to not save it as a file, but to a string and then to encode to base64 and save it to a binary field. I normally make import export wizards for this. Don't have any example for csv, mostly creating excel files. But the link below will show how it's done.\Using StringIO and csv \ This is an example for a model method, the model needs to have a field named file_field, like in the comment.Not sure if it'll work just copy paste, because this are just few lines of my complex method. I've just kept the basisimport xlwt import StringIO import base64 def create_excel(self, ids) tasks = self.env['project.task'].sudo().browse(ids) stream = StringIO.StringIO() book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') sheet = book.add_sheet(u'{}'.format(u'My Sheet')) row = 1 cell = 0 for task in tasks: sheet.write(row, cell, task.name) row += 1

book.save(stream) # file_field = fields.Binary() self.file_field = base64.encodestring(stream.getvalue()) Saludos y bienvenidos un d?a mas a vuestro blog sobre programaci?n en Python. En el d?a de hoy vamos a ver el modo en que podemos leer y escribir archivos ".csv" haciendo uso del m?dulo "csv" de Python. Para nuestro ejemplo usaremos un archivo de nombre "names.csv" el cual contiene una serie de nombres organizados en 3 campos "first_name", "last_name" y "email": Cada l?nea muestra el nombre, apellido y correo electr?nico. As? lo primero que haremos ser? abrir nuestro archivo e imprimir la informaci?n contenida en el. Para ello, naturalmente empezaremos importando el m?dulo "csv": Como se ve, hemos usado el m?todo "open()" indicando el nombre del archivo que queremos abrir y el modo en que lo queremos abrir (modo lectura `r`) para a continuaci?n crear la variable "csv_reader" que contendr? la informaci?n de nuestro archivo la cual, a su vez, hemos obtenido con el m?todo ".reader()". Finalmente para mostrar el contenido emplearemos un ciclo en el recorreremos cada l?nea del documento para imprimirlo en pantalla: Se nos muestra el contenido de nuestro archivo organizado en listas, lo cual a su vez nos permite seleccionar el contenido a mostrar introduciendo el ?ndice correspondiente a columna que queremos mostrar. As? supongamos que queremos que se muestre ?nicamente la columna referente a los emails: Como se ve, el c?digo introducido es el mismo que el anterior con la salvedad del ?ndice introducido ("[2]") para cada l?nea. De este modo. al ejecutar solo se mostrar?n de cada l?nea el elemento correspondiente a dicha posici?n en la lista: Obtenemos as? los correos e nuestros nombres incluy?ndose en la primera l?nea el nombre del campo seleccionado "email". No obstante podemos hacer que se muestre la lista de correos sin el nombre de dicho campo usando la funci?n "next()": Volviendo ahora a nuestro archivo "csv", vemos como la informaci?n de mostraba separada por comas, un modo de mostrarla que quiz?s no nos resulte muy est?tico en determinadas circunstancias. Por ello, vamos a proceder a crear un nuevo archivo al que llamaremos "new_names.csv" en el que emplearemos el guion (`-`) como criterio separador: Hasta ahora hemos mostrado la informaci?n por l?neas en listas de elementos. No obstante, tambi?n podemos mostrar esta en pares clave/valor donde la primera es el nombre de la columna y la segunda es el valor correspondiente en la respectiva fila. Para esto usaremos el m?todo "DictReader()" tal y como se muestra a continuaci?n: Lo que al ejecutar, nos mostrar? las l?neas de nuestro archivo, ordenadas en pares clave/valor: Este modo de organizar la informaci?n a mostrar nos facilita tambi?n el elegir la columna que deseamos analizar. As? por ejemplo si queremos ver solo la lista de los nombres de pila (columna "first_name"): N?tese que en este caso no hemos tenido que hacer uso de la funci?n "next()" para mostrar ?nicamente los valores sin incluir el titulo de su respectiva columna. Pero no solo podemos elegir que parte de la informaci?n contenida, se nos muestra. Tambi?n podemos crear nuestro nuevo archivo de modo que no cuente con alguna parte de la informaci?n. As? en nuestro ejemplo podemos crear el archivo "new_names.csv" de modo que no contenga la informaci?n referida al email de cada nombre: Lo cual nos generar? un nuevo archivo "new_names.csv" ?nicamente con la informaci?n referente a los nombres de pila y a los apellidos. Saludos. Un archivo de valores separados por comas (CSV) contiene datos en formato de texto plano separadas por comas y saltos de l?nea. Los archivos CSV son com?nmente utilizados por programas como Microsoft Excel y MATLAB. Los archivos son una forma conveniente para almacenar datos, ya que no es necesario un programa de este tipo para leerlos como se puede ver en cualquier editor de texto plano. Debido a su uso generalizado, Python tiene un m?dulo integrado dedicado al transporte de archivos CSV. Instrucciones 1 Lanzar el int?rprete de l?nea de comandos de Python. 2 Escriba los siguientes comandos para hacer uso de los "csv" y los m?dulos "array": importar CSV de tabla de importaci?n matriz 3 Crear una matriz llamada "datos" para almacenar los valores del archivo CSV: data = array ( 'i') Para este ejemplo, se supone que los valores en el archivo CSV se enteros con signo. Consulte la documentaci?n para el m?dulo de "matriz" en Docs. si necesita especificar un tipo de datos diferente. 4 Abrir un archivo CSV para la lectura con el comando "abrir", que especifica el nombre del archivo como primer argumento: file = open ( 'csvfile.csv', nueva l?nea = '') La ruta del archivo para Python suele ser "C: \ Python32 \" si est? utilizando Windows. Los archivos CSV pueden tener varias extensiones, como "csv", "DAT" o "txt". El argumento de la "nueva l?nea" ayuda a evitar diversos problemas de compatibilidad relacionados con caracteres de nueva l?nea. 5 Utilice la funci?n de "lector" en el m?dulo "csv" para leer desde el archivo CSV: csvinput = csv.reader (archivo) 6 Iterar a trav?s de las l?neas del archivo CSV mediante un bucle "for" con el "csvinput" variables: En las l?neas de csvinput: 7 Escriba el siguiente comando, encerr?ndolo como se muestra para que sea parte del bucle "for": data.fromlist([int(x) for x in lines]) 8 Pulse la tecla "Enter" para agregar una l?nea en blanco y ejecutar el bucle "for". Los datos del archivo CSV son interpretados como n?meros enteros y se a?aden a la matriz "datos". 9 Tipo de "datos" y presionar "Enter" para ver que la matriz se ha llenado con los n?meros enteros almacenados en el archivo CSV. Consejos y advertencias El m?dulo "csv" tiene caracter?sticas para facilitar la lectura de archivos CSV formateadas espec?ficamente, por ejemplo, las realizadas por Excel. Consulte la documentaci?n del m?dulo "csv" en Docs. para m?s detalles. El popular paquete NumPy a?ade una m?s potente "matriz" tipo de datos, pero todav?a no es totalmente compatible con la ?ltima versi?n de Python. Un archivo CSV (de Valores Separados por Comas) es un tipo de documento que representa los datos de forma parecida a una tabla, es decir, organizando la informaci?n en filas y columnas. En un archivo CSV los datos de las diferentes columnas son separados, habitualmente, por un signo de puntuaci?n (una coma, un punto y coma, etc.) u otro car?cter que act?e como separador. Sin embargo, las diferentes filas suelen separarse por un salto de l?nea. Adem?s, muchas veces los datos pueden ir precedidos por un encabezado con los nombres de campos o identificadores de columnas: Un archivo CSV almacena la informaci?n en un formato accesible que facilita el intercambio entre aplicaciones. Es frecuente en muchos programas que utilizan datos de contactos contar con una opci?n para exportar la informaci?n en dicho formato. Tambi?n, las aplicaciones ofim?ticas de hojas de c?lculos (Excel, Calc, etc.) incorporan opciones para guardar la informaci?n en CSV. Asimismo, estos programas ofrecen la posibilidad de elegir el car?cter delimitador de campos y, opcionalmente, el car?cter que se utilizar? como delimitador de textos o datos. Los delimitadores de textos o de datos, a veces, son necesarios para indicar d?nde comienza y termina un dato, sobre todo si dentro de ?ste pueden aparecer en un momento dado caracteres iguales al usado como separador de campo. En el ejemplo siguiente el delimitador de textos que se utiliza es la doble comilla. Su uso estar?a justificado porque en el dato domicilio aparece el car?cter coma y ?ste coincide justamente con el car?cter empleado como delimitador de campos. Si la informaci?n la tuviera que leer un programa, gracias a la doble comilla, se podr?a analizar correctamente donde empiezan y terminan los distintos datos: "Domicilio","Municipio" "Cultura, 24","La Rinconada" "Antonio Machado, 3","Sevilla" Afortunadamente, el lenguaje Python tiene un m?dulo denominado csv que permite leer y escribir archivos en estos formatos; y provee, tambi?n, varias funciones y clases para verificar la integridad de la informaci?n, analizar o crear dialectos, comprobar si los datos tienen un encabezamiento, etc. Los dialectos son los distintos formatos que se aplican a los archivos CSV. El dialecto excel es el que se utiliza de forma predeterminada y establece los campos separados por comas, generalmente. El dialecto excel-tab utiliza el tabulador como separador de campo y en el dialecto unix todos los datos se representan entrecomillados. Por otro lado, ampliar la potencia del m?dulo csv es posible si conocemos algunas t?cnicas, por ejemplo, para filtrar la informaci?n y/o mostrarla ordenada; y mediante el uso de otras funciones. A continuaci?n, se muestran ejemplos que utilizan este m?dulo de la biblioteca est?ndar que har? las delicias de muchos. Para probar los ejemplos es necesario crear en un editor de textos los siguientes archivos CSV: datos.csv nombre,provincia,consumo Alejandro,Sevilla,330 Carmen,Sevilla,320 Eugenia,Granada,280 Antonio,Sevilla,340 Ana,Granada,290 Marta,Granada,230 Luis,Huelva,310 Manuel,Huelva,340 Francisco,Granada,320 salidat.csv campo1,campo2 aaa,111 bbb,222 ccc,333 Tambi?n, hay que importar el m?dulo csv, protagonista de esta entrada, y el m?dulo operator que se utiliza en alg?n ejemplo: import csv, operator # Leer el archivo 'datos.csv' con reader() y # mostrar todos los registros, uno a uno: with open('datos.csv') as csvarchivo: entrada = csv.reader(csvarchivo) for reg in entrada: print(reg) # Cada l?nea se muestra como una lista de campos # Leer el archivo 'datos.csv' con reader() y # realizar algunas operaciones b?sicas: csvarchivo = open('datos.csv') # Abrir archivo csv entrada = csv.reader(csvarchivo) # Leer todos los registros reg = next(entrada) # Leer registro (lista) print(reg) # Mostrar registro nombre, provincia, consumo = next(entrada) # Leer campos print(nombre, provincia, consumo) # Mostrar campos del nombre, provincia, consumo, entrada # Borrar objetos csvarchivo.close() # Cerrar archivo del csvarchivo # Borrar objeto La funci?n sort() se utiliza para ordenar una lista en orden num?rico, alfab?tico, etc.: lista = ["d", "a", "e", "b", "c"] lista.sort() print(lista) # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] Por otro lado, disponemos de la funci?n sorted() que permite utilizar otros criterios de ordenaci?n, ampliando las posibilidades de sort(): sorted(objeto_a_ordenar, key=funci?n, reverse=True|False) La funci?n sorted() devuelve un objeto con los elementos ordenados. Si se utiliza el argumento key se aplicar? a cada elemento la funci?n indicada. Para obtener los elementos ordenados con orden inverso hay que incluir el argumento reverse con el valor True. Ejemplos: # Crear listas para ordenarlas con la funci?n sorted() lista1 = ['ABCDEF', 'ABCEFGHIJ', 'ABC', 'ABCD'] lista2 = ['10', '30', '20', '4'] # Ordenar lista1 por la longitud de sus elementos: lista1 = sorted(lista1, key=len) print('lista1 ordenada por longitud de cadenas: ', lista1) # Ordenar lista1 por la longitud de sus elementos en orden inverso: lista1 = sorted(lista1, key=len, reverse=True) print('lista1 ordenada por longitud de cadenas inverso:', lista1) # Ordenar lista2 por el valor num?rico de sus elementos: lista2 = sorted(lista2, key=int, reverse=False) print('lista2 ordenada por valor num?rico:', lista2) Por otra parte, utilizar la funci?n itemgetter() del m?dulo operator con la funci?n sorted() permite ordenar una lista de tuplas (o de registros) por el ?ndice de uno de sus campos (el ?ndice del primer campo es el 0, del segundo el 1, etc.): # Declarar una lista con cuatro tuplas de dos campos cada una: lista = [('cccc', 4444), ('d', 1), ('aa', 22), ('bbb', 333)] # Ordenar lista por el segundo campo de cada tupla (?ndice 1): listaord = sorted(lista, key=operator.itemgetter(1), reverse=False) print('lista ordenada por campo2:', listaord) # Ordenar lista por primer campo de cada tupla (?ndice 0), # orden inverso: listaord = sorted(lista, key=operator.itemgetter(0), reverse=True) print('lista ordenada inversa por campo1:', listaord) # Ordenar alfab?ticamente por el primer campo: listaord = sorted(lista) print('lista ordenada alfab?ticamente:', listaord) # Leer un archivo con reader() y mostrarlo ordenado por tercer # campo con la funci?n itemgetter() del m?dulo operator: csvarchivo = csv.reader(open('datos.csv')) listaordenada = sorted(csvarchivo, key=operator.itemgetter(2), reverse=False) print(listaordenada) # Leer un archivo csv como lista de diccionarios con DictReader() y # mostrar s?lo datos de algunas columnas: with open('datos.csv') as csvarchivo: entrada = csv.DictReader(csvarchivo) for reg in entrada: print(reg['provincia'], reg['consumo']) # Mostrar lista de diccionarios a partir CSV y # consultar n?mero de l?neas (registros), dialecto y campos: csvarchivo = open('datos.csv') entrada = csv.DictReader(csvarchivo) listadicc = list(entrada) # Obtener lista de diccionarios print('Lista:', listadicc) # Mostrar lista de diccionarios print('L?neas:', entrada.line_num) # Obtener n?mero de registros print('Dialecto:', entrada.dialect) # Obtener dialecto print('Campos:', entrada.fieldnames) # Obtener nombre de campos del entrada, listadicc csvarchivo.close() del csvarchivo # Obtener lista ordenada descendente por el campo 'consumo' # con la funci?n itemgetter() del m?dulo operator. csvarchivo = open('datos.csv') entrada = csv.DictReader(csvarchivo) listadicc = list(entrada) # Obtener lista de diccionarios listadiccord = sorted(listadicc, key=operator.itemgetter('consumo'), reverse=True) for registro in listadiccord: print(registro) del entrada, listadicc, listadiccord csvarchivo.close() del csvarchivo La opci?n de quoting establece el tipo de entrecomillado que se aplicar? a un archivo CSV. Existen cuatro posibilidades: QUOTE_ALL para entrecomillar todos los campos; QUOTE_MINIMAL para entrecomillar s?lo los campos que sean necesarios para mantener la integridad de los datos; QUOTE_NONE para no entrecomillar nada y QUOTE_NONNUMERIC para entrecomillar s?lo aquellos campos que no sean num?ricos. # Leer con DictReader y escribir datos en otro csv si se # cumple condici?n. # En el archivo 'salida.csv' se escribir?n todos los datos # entrecomillaods con dobles comillas y separados entre s? # con el car?cter "|". with open('datos.csv') as csvarchivo: entrada = csv.DictReader(csvarchivo) csvsalida = open('salida.csv', 'w', newline='') salida = csv.writer(csvsalida, delimiter='|', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_ALL) print('Escribiendo archivo "salida.csv"...') print('Dialecto:', entrada.dialect, '...') for reg in entrada: if reg['provincia'] != 'Huelva': salida.writerow([reg['nom'], reg['cons']]) # Escribir registro print('El proceso de escritura ha terminado.') del entrada, salida, reg csvsalida.close() del csvsalida # Escribir todas las tuplas de una lista con writerows() datos = [('aaa', 111), ('bbb', 222), ('ccc', 333)] csvsalida = open('salidat.csv', 'w', newline='') salida = csv.writer(csvsalida) salida.writerow(['campo1', 'campo2']) salida.writerows(datos) del salida csvsalida.close() # Leer archivo ignorando o no los espacios que existan despu?s # de los delimitadores de campos # Si la propiedad skipinitialspace es True se ignorar?n # los espacios # Si la propiedad strict es True se producir? un error si el # archivo csv no es v?lido # Leer archivos sin ignorar espacios with open('archivo.csv') as csvarchivo: entrada = csv.reader(csvarchivo, skipinitialspace=False, strict=True) for reg in entrada: print(reg) # Leer archivos ignorando espacios with open('archivo.csv') as csvarchivo: entrada = csv.reader(csvarchivo, skipinitialspace=True, strict=True) for reg in entrada: print(reg) try: salidacsv = open('campos.csv', 'w') campos = ['Campo1', 'Campo2'] salida = csv.DictWriter(salidacsv, fieldnames=campos) salida.writeheader() for indice in range(6): salida.writerow({ 'Campo1':indice+1, 'Campo2':chr(ord('a') + indice)}) print('Se ha creado el archivo "campos.csv"') finally: salidacsv.close() # Leer archivo csv con dialecto 'unix' with open('salida.csv') as csvarchivo: entrada = csv.reader(csvarchivo, dialect='unix', delimiter='|') for reg in entrada: print(reg) # Crear nuevo dialecto 'personal' y abrir archivo us?ndolo. csv.register_dialect('personal', delimiter='|', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_ALL) with open('salida.csv') as csvarchivo: entrada = csv.reader(csvarchivo, dialect='personal') for reg in entrada: print(reg) # Listar dialectos print(csv.list_dialects()) # Obtener informaci?n del dialecto "personal" dialecto = csv.get_dialect('personal') print('delimiter', dialecto.delimiter) print('skipinitialspace', dialecto.skipinitialspace) print('doublequote', dialecto.doublequote) print('quoting', dialecto.quoting) print('quotechar', dialecto.quotechar) print('lineterminator', dialecto.lineterminator) # Suprimir dialecto "personal" csv.unregister_dialect('personal') print(csv.list_dialects()) # Listar dialectos despu?s with open('salida.csv') as csvarchivo: dialecto = csv.Sniffer().sniff(csvarchivo.read(48)) csvarchivo.seek(0) print("Dialecto:", dialecto) csvarchivo.seek(0) entrada = csv.reader(csvarchivo, dialecto) for reg in entrada: print(reg) # El archivo salida.csv no tiene encabezado csvarchivo1 = open('salida.csv') cabecera1 = csv.Sniffer().has_header(csvarchivo1.read(48)) print("csvarchivo1 (salida.csv) cabecera:", cabecera1) csvarchivo1.seek(0) entrada = csv.reader(csvarchivo1, "unix") for reg in entrada: print(reg) csvarchivo1.close() # El archivo salidat.csv s? tiene encabezado csvarchivo2 = open('salidat.csv') cabecera2 = csv.Sniffer().has_header(csvarchivo2.read(76)) print("csvarchivo2 (salidat.csv) cabecera:", cabecera2) csvarchivo2.seek(0) entrada = csv.reader(csvarchivo2, "excel") for reg in entrada: print(reg) csvarchivo2.close() # Para establecer un nuevo l?mite: field_size_limit(NuevoL?mite) print(csv.field_size_limit()) Ir al ?ndice del tutorial de Python

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