如何将csv数据导入django模型

Question

我有一些CSV数据,我想使用示例CSV数据导入django模型:

1;"02-01-101101";"Worm Gear HRF 50";"Ratio 1 : 10";"input shaft, output shaft, direction A, color dark green";
2;"02-01-101102";"Worm Gear HRF 50";"Ratio 1 : 20";"input shaft, output shaft, direction A, color dark green";
3;"02-01-101103";"Worm Gear HRF 50";"Ratio 1 : 30";"input shaft, output shaft, direction A, color dark green";
4;"02-01-101104";"Worm Gear HRF 50";"Ratio 1 : 40";"input shaft, output shaft, direction A, color dark green";
5;"02-01-101105";"Worm Gear HRF 50";"Ratio 1 : 50";"input shaft, output shaft, direction A, color dark green";

我有一些名为Product的django型号.在产品还有像一些领域name,description和price.我想要这样的东西:

product=Product()
product.name = "Worm Gear HRF 70(02-01-101116)"
product.description = "input shaft, output shaft, direction A, color dark green"
product.price = 100

Answer 1

你想使用作为python语言一部分的csv模块,你应该使用Django的get_or_create方法

 with open(path) as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            _, created = Teacher.objects.get_or_create(
                first_name=row[0],
                last_name=row[1],
                middle_name=row[2],
                )
            # creates a tuple of the new object or
            # current object and a boolean of if it was created

在我的示例中,模型教师有三个属性first_name,last_name和middle_name.

Django get_or_create方法的文档

Answer 2

如果你想使用一个库,快速谷歌搜索csv并django显示两个库 - django-csvimport和django-adapters.让我们读一下他们对自己说的话......

• django适配器:

Django适配器是一个工具,允许您轻松地将CSV/XML文件转换为python对象或django模型实例.

• django-importcsv:

django-csvimport是一个通用的导入工具,允许上传CSV文件以填充数据.

第一个需要你编写一个模型来匹配csv文件,而第二个更像是一个命令行导入器,这与你使用它们的方式有很大的不同,每个都适用于不同类型的项目.

那么哪一个使用？这取决于从长远来看哪些更适合您的项目.

但是,您也可以完全避免使用库,方法是编写自己的django脚本来导入csv文件,这类似于(警告,伪代码):

# open file & create csvreader
import csv, yada yada yada

# import the relevant model
from myproject.models import Foo

#loop:
for line in csv file:
     line = parse line to a list
     # add some custom validation\parsing for some of the fields

     foo = Foo(fieldname1=line[1], fieldname2=line[2] ... etc. )
     try:
         foo.save()
     except:
         # if the're a problem anywhere, you wanna know about it
         print "there was a problem with line", i 

这非常容易.地狱,你可以通过django shell以交互方式进行,如果它是一次性导入的话.只是 - 弄清楚你想要对你的项目做什么,你需要处理多少文件然后 - 如果你决定使用一个库,试着找出哪一个更适合你的需求.

Answer 3

使用Pandas 库创建 csv 数据的数据框。
通过将字段包含在 csv 文件的第一行或使用数据框的 columns 方法在代码中命名字段。
然后创建一个模型实例列表。
最后使用 django 方法.bulk_create()将您的模型实例列表发送到数据库表。

pandas中的read_csv函数非常适合读取 csv 文件，并为您提供许多参数来跳过行、省略字段等。

import pandas as pd

tmp_data=pd.read_csv('file.csv',sep=';')
#ensure fields are named~ID,Product_ID,Name,Ratio,Description
#concatenate name and Product_id to make a new field a la Dr.Dee's answer
products = [
    Product(
        name = tmp_data.ix[row]['Name'] 
        description = tmp_data.ix[row]['Description'],
        price = tmp_data.ix[row]['price'],
    )
    for row in tmp_data['ID']
]
Product.objects.bulk_create(products)

我正在使用 mmrs151 的答案，但保存每一行（实例）的速度非常慢，并且 open() -- line.split(';') 方法未处理任何包含分隔字符（甚至在引号内）的字段。

Pandas 有很多有用的警告，值得了解

Answer 4

Python csv库可以进行解析,您的代码可以将它们转换为Products().

Answer 5

你也可以使用django-adapters

>>> from adaptor.model import CsvModel
>>> class MyCSvModel(CsvModel):
...     name = CharField()
...     age = IntegerField()
...     length = FloatField()
...
...     class Meta:
...         delimiter = ";"

您声明一个MyCsvModel,它将匹配CSV文件,如下所示:

安东尼; 27; 1.75

要导入文件或任何可迭代对象,只需执行以下操作:

>>> my_csv_list = MyCsvModel.import_data(data = open("my_csv_file_name.csv"))
>>> first_line = my_csv_list[0]
>>> first_line.age
    27

如果没有显式声明,数据和列将按相同顺序匹配:

Anthony --> Column 0 --> Field 0 --> name
27      --> Column 1 --> Field 1 --> age
1.75    --> Column 2 --> Field 2 --> length

Answer 6

在 Django 应用程序中编写命令。您需要提供一个 CSV 文件并循环它并为每个新行创建一个模型。

your_app_folder/management/commands/ProcessCsv.py

import os
from django.core.management.base import BaseCommand
from django.conf import settings
from your_app_name.models import Product

class Command(BaseCommand):
    def handle(self, *args, **options):
        with open(os.path.join(settings.BASE_DIR / 'your_csv_file.csv'), 'r') as csv_file:
            csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=';')
            for row in csv_reader:
                Product.objects.create(name=row[2], description=row[3], price=row[4])

最后，只需运行命令来处理 CSV 文件并将其插入 Product模型中。

终端： python manage.py ProcessCsv

就是这样。

Answer 7

这样的事情:

f = open('data.txt', 'r')  
for line in f:  
   line =  line.split(';')  
   product = Product()  
   product.name = line[2] + '(' + line[1] + ')'  
   product.description = line[4]  
   product.price = '' #data is missing from file  
   product.save()  

f.close()  

Answer 8

如果您正在使用新版本的 Django (>10) 并且不想花时间编写模型定义。您可以使用 ogrinspect 工具。

这将为模型创建代码定义。

python manage.py ogrinspect [/path/to/thecsv] Product

输出将是类（模型）定义。在这种情况下，模型将被称为Product。您需要将此代码复制到 models.py 文件中。

之后，您需要使用以下命令迁移（在 shell 中）新的 Product 表：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

更多信息：https : //docs.djangoproject.com/en/1.11/ref/contrib/gis/tutorial/

请注意，该示例已针对 ESRI Shapefiles 完成，但它也适用于标准 CSV 文件。

为了摄取您的数据（以 CSV 格式），您可以使用 Pandas。

import pandas as pd
your_dataframe = pd.read_csv(path_to_csv)
# Make a row iterator (this will go row by row)
iter_data = your_dataframe.iterrows()

现在，每一行都需要转换为字典并使用此字典来实例化您的模型（在本例中为 Product()）

# python 2.x
map(lambda (i,data) : Product.objects.create(**dict(data)),iter_data

完成，现在检查您的数据库。

Answer 9

对于我正在使用的django 1.8，

我发出了一个命令，您可以在将来动态创建对象，因此您只需放置csv的文件路径，相关django应用程序的模型名称和应用程序名称，它将填充相关模型而无需指定字段名称。因此，如果我们以下一个csv为例：

field1,field2,field3
value1,value2,value3
value11,value22,value33

它将为您输入命令的模型名称创建对象[{field1：value1，field2：value2，field3：value3}，{field1：value11，field2：value22，field3：value33}]。

命令代码：

from django.core.management.base import BaseCommand
from django.db.models.loading import get_model
import csv


class Command(BaseCommand):
    help = 'Creating model objects according the file path specified'

    def add_arguments(self, parser):
        parser.add_argument('--path', type=str, help="file path")
        parser.add_argument('--model_name', type=str, help="model name")
        parser.add_argument('--app_name', type=str, help="django app name that the model is connected to")

    def handle(self, *args, **options):
        file_path = options['path']
        _model = get_model(options['app_name'], options['model_name'])
        with open(file_path, 'rb') as csv_file:
            reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',', quotechar='|')
            header = reader.next()
            for row in reader:
                _object_dict = {key: value for key, value in zip(header, row)}
                _model.objects.create(**_object_dict)

请注意，也许在更高版本中

from django.db.models.loading import get_model

已弃用，需要更改为

from django.apps.apps import get_model