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 模型。 在 Product 中有一些字段，例如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

您想使用作为 python 语言一部分的 csv 模块，您应该使用 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，模型教师具有三个属性 first_name、last_name 和 middle_name。

get_or_create 方法的 Django 文档

Answer 2

如果你想使用一个库，谷歌快速搜索csv和django会发现两个库 - django-csvimport和django-adaptors 。 让我们来看看他们对自己的评价……

• django 适配器：

Django 适配器是一个工具，它允许您轻松地将 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 文件来填充数据。

第一个要求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，并且每个都适用于不同类型的项目。

那么使用哪一个呢？ 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，类似于（警告，前面的伪代码）：

# 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，如果它是一次性导入，您可以通过 django shell 交互地完成它。 只需 - 弄清楚你想对你的项目做什么，你需要处理多少个文件，然后 - 如果你决定使用一个库，试着找出哪个更适合你的需要。

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，并为您提供了许多参数来跳过行、省略字段等。

import pandas as pd
from app.models import Product

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）非常慢，并且任何包含定界字符（甚至在引号内）的字段都不是由 open() -- line.split(';') 方法处理的。

Pandas 有很多有用的注意事项，值得了解

Answer 4

你也可以使用， django-adaptors

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

您声明了一个 MyCsvModel ，它将与 CSV 文件匹配，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，数据和列将以相同的顺序匹配：

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

Answer 5

对于我正在使用的 django 1.8，

我做了一个命令，你以后可以动态创建对象，所以你可以把csv的文件路径，模型名称和相关django应用程序的应用程序名称，它会填充相关模型而不指定字段名字。 因此，如果我们以下一个 csv 为例：

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

它将为您将在命令中输入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，也许在以后的版本中

from django.db.models.loading import get_model

已弃用，需要更改为

from django.apps.apps import get_model

Answer 6

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

Answer 7

像这样的东西：

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。

这将为模型创建一个代码定义。

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您的 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

更多信息在这里： 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。

要获取数据（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，每一行都需要转换成一个字典并使用这个字典来实例化你的模型（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

在 Django 应用程序中编写命令。 您需要在其中提供 CSV 文件并将其循环并为每个新行创建一个模型。

your_app_folder/management/commands/ProcessCsv.py

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.join.path(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您的 CSV 文件并将其插入到Product模型中。

终端： python manage.py ProcessCsv

而已。

Answer 10

您可以使用 django-csv-importer 包。 http://pypi.python.org/pypi/django-csv-importer/0.1.1

它就像一个 django 模型

MyCsvModel(CsvModel):
    field1 = IntegerField()
    field2 = CharField()
    etc

    class Meta:
        delimiter = ";"
        dbModel = Product

你只需要： CsvModel.import_from_file("my file")

这将自动创建您的产品。

Answer 11

您可以尝试django-import-export 。 它具有很好的管理集成、更改预览、可以创建、更新、删除对象。

Answer 12

这是基于Erik 之前的回答，但我发现使用 pandas 读取 .csv 文件最容易，然后为 in 数据框中的每一行创建一个新的类实例。

此示例使用iloc更新，因为pandas在最新版本中不再使用 ix。 我不知道 Erik 的情况，但您需要在 for 循环之外创建列表，否则它不会附加到您的数组，而只是覆盖它。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('path_to_file', sep='delimiter')
products = []
for i in range(len(df)):
    products.append(
        Product(
        name=df.iloc[i][0]
        description=df.iloc[i][1]
        price=df.iloc[i][2]
        )
    )
Product.objects.bulk_create(products)

这只是将 DataFrame 分解为一个行数组，然后从该数组中从零索引中选择每一列。 （即名称是第一列，描述是第二列，等等）

希望有帮助。

Answer 13

这是一个 django 鸡蛋：

django-csvimport

Answer 14

考虑使用 Django 的内置反序列化器。 Django 的文档写得很好，可以帮助您入门。 考虑将数据从 csv 转换为 XML 或 JSON，并使用反序列化器导入数据。 如果您从命令行（而不是通过 Web 请求）执行此操作，则loaddata manage.py 命令将特别有用。

Answer 15

在 models.py 中定义类并在其中定义一个函数。

class all_products(models.Model):
    def get_all_products():
        items = []
        with open('EXACT FILE PATH OF YOUR CSV FILE','r') as fp:
            # You can also put the relative path of csv file
            # with respect to the manage.py file
            reader1 = csv.reader(fp, delimiter=';')
            for value in reader1:
                items.append(value)
        return items

您可以将列表中的第 i 个元素作为 items[i] 访问