Андрей Смирнов
Время чтения: ~24 мин.
Просмотров: 0

Открываем формат csv

Reader Objects¶

Reader objects ( instances and objects returned by the
function) have the following public methods:

()

Return the next row of the reader’s iterable object as a list (if the object
was returned from ) or a dict (if it is a
instance), parsed according to the current dialect. Usually you should call
this as .

Reader objects have the following public attributes:

A read-only description of the dialect in use by the parser.

The number of lines read from the source iterator. This is not the same as the
number of records returned, as records can span multiple lines.

DictReader objects have the following public attribute:

Как перенести адреса из Outlook

Перемещение программы или данных называется экспортом. Копия контактов в Outlook при таком действии приобретает вид файла с разрешением CSV. Им в дальнейшем возможно поделиться, а также передать в иное приложение.

Как экспортировать контакты

Способы переноса данных различаются в зависимости от версии почтового клиента Outlook.

Экспорт контактов из Outlook 2013

  1. Чтобы экспортировать данные из Outlook 2013, откройте программу и во вкладке «Файл» — «Открыть и экспортировать» выберите «Импорт и экспорт».

  2. Почтовый клиент предложит возможные варианты. Кликните на пункт «Экспорт в файл».

  3. Выберите нужную для записи информации папку.

  4. Задайте название сохраняемому объекту и нажмите кнопку «Готово».

Новый CSV-файл можно проверить на компьютере, открыв его в программе Excel.

Экспорт контактов из Outlook 2010

  1. Откройте Outlook 2010 и перейдите на вкладку «Файл».

  2. В открывшемся списке выберите «Параметры».

  3. Откроется окно параметров Outlook. В левом горизонтальном меню кликните на «Дополнительно».

  4. Откроется «Мастер экспорта», здесь выберите пункт «Значения, разделённые запятыми (Windows)», это другое название CSV-файла. Нажмите «Далее».

  5. Выберите папку, в которой будет храниться информация о контакте.

  6. Подождите, пока процесс перемещения информации не закончится.

При использовании содержимого перенесённых контактов в иных продуктах почтового клиента понадобится пункт «Файл данных Outlook (PST)».

Экспорт контактов из Outlook 2007

  1. Чтобы перенести контакты из Outlook 2007, откройте программу и разверните вкладку «Файл». В списке функций нажмите «Импорт и экспорт».

  2. Откроется «Мастер импорта», который понадобится для формирования документа. Отметьте «Экспорт в файл».

  3. В открывшемся окне выберите «Значения, разделённые запятыми (Windows)». Продолжите, нажав на кнопку «Далее».

  4. Обозначьте папку, которая будет местом для сохранения. Кликните на «Далее».

  5. Дождитесь окончания процесса перемещения.

Как из Outlook перенести контакты в Excel

Независимо от того, какой версии Outlook, после перенесения CSV-файла на компьютер его можно будет открыть в Excel.

Перенесённый CSV-файл можно открыть в Exсel

Не пугайтесь, если увидите в документе пустые ячейки. Это те позиции, которые не были заполнены, когда контакт ещё находился в Outlook. Не каждый человек прописывает всю информацию: о домашнем телефоне, названии организации или должности контакта.

Как импортировать контакты во всех версиях Outlook

  1. Процесс добавления CSV-файла в почту будет одинаков для всех версий Outlook. Это делается так же, как и экспорт: «Файл» — «Открыть и экспортировать» — «Импорт и экспорт». В «Мастере» выберите «Импортировать из другой программы или файла».

  2. Как и при экспорте, дальше нажмите на «Значения, разделённые запятыми». Импорт контактов будет отличаться от экспорта появлением диалогового окна с названием «Импорт файла», который предложит три варианта действий.

    • «заменять дубликаты при импорте» — те контакты, которые вы импортируете в данный момент, заменят уже существующие в почте. Этот пункт актуален, если переносимая информация полнее или новее уже записанной в программе;
    • «разрешить создание дубликатов» — значение по умолчанию. В такой ситуации и контакты, находящиеся в почте, и добавляемые будут соседствовать. При необходимости оба файла — исходный и импортированный, — можно объединить;
    • «не импортировать дубликаты» — в отличие от первого пункта, программа оставит в приоритете данные контактов, находящиеся в ней. Это действие уместно, если в Outlook содержится более полная информация.

  3. После выбора действия нажмите «Далее». Ждите окончания процесса переноса.

Импорт адресов и почты интернета в Outlook всех версий

  1. Чтобы импортировать контакты из Outlook, снова зайдите в «Мастер импорта и экспорта». Выберите «Импорт из другой программы или файла».

  2. В открывшемся окне нажмите «Импорт адресов и почты интернета».

  3. Выберите из двух предложенных вариантов импортирования «Outlook Express 4.x, 5.x, 6.x или почта Windows».

  4. Нажмите «Далее» и подождите, пока контакты импортируются.

Импорт из другой программы или файла в любой версии Outlook

  1. После выбора «Импорт из другой программы или файла» появляется возможность добавить контакты из утилиты Lotus Organizer, а также информацию из Access, Excel или простого текстового файла. Выберите программу, откуда планируете добавить контакты.

  2. Появится окно с выбором параметров. Если хотите создать дубликаты, нажмите на пункт «Разрешить создание дубликатов».

  3. Выберите папку, откуда нужно взять информацию.

  4. Назначьте место, где будет храниться данные.

Methods

toArray

Parse a single entry string to an array

$.csv.toArray(csv);

Documented under API#$.csv.toArray().

toArrays

Parse a multi-line CSV string to a 2D array

$.csv.toArrays(csv);

Documented under API#$.csv.toArrays().

toObjects

Parse a multi-line CSV string to an array of objects

$.csv.toObjects(csv);

Documented under API#$.csv.toObjects().

fromArrays

Convert array data to a CSV string

$.csv.fromArrays(arrays);

fromObjects

Convert an array of objects to a CSV string

$.csv.fromObjects(objects);

Use Cases

Instead of the typical useless contrived example code, I have provided a handful of simple yet powerful demos. Not only are they fun to play with but a quick peak at the source will show you how simple and easy they were to implement. Feel free to copy and reuse these in your own projects.

Работа с CSV- и JSON-файлами в AzureWorking with CSV and JSON data in Azure

Azure предлагает несколько решений для работы с CSV- и JSON-файлами, выбор которых зависит от ваших потребностей.Azure provides several solutions for working with CSV and JSON files, depending on your needs. Обычно эти файлы размещены либо в службе хранилища Azure, либо в Azure Data Lake Store.The primary landing place for these files is either Azure Storage or Azure Data Lake Store. Большинство служб Azure, которые работают с этими и другими текстовыми файлами, интегрируются с любой службой хранения объектов.Most Azure services that work with these and other text-based files integrate with either object storage service. Однако в некоторых случаях вы можете напрямую импортировать данные в SQL Azure или в другое хранилище данных.In some situations, however, you may opt to directly import the data into Azure SQL or some other data store. SQL Server имеет встроенную поддержку для хранения документов JSON и работы с ними, что упрощает импорт и обработку этих типов файлов.SQL Server has native support for storing and working with JSON documents, which makes it easy to import and process those types of files. Для импорта CSV-файлов можно использовать такую служебную программу, как средство массового импорта SQL.You can use a utility like SQL Bulk Import to easily import CSV files.

Можно также запросить JSON-файлы непосредственно из хранилища BLOB-объектов Azure без их импорта в Azure SQL.You can also query JSON files directly from Azure Blob Storage without importing them into Azure SQL. Полный пример см. в руководстве по использованию JSON-файлов в Azure SQL.For a complete example of this approach, see Work with JSON files with Azure SQL. Этот вариант недоступен для CSV-файлов.Currently this option isn’t available for CSV files.

В зависимости от сценария вы можете выполнять пакетную обработку данных или обработку данных в режиме реального времени.Depending on the scenario, you may perform batch processing or real-time processing of the data.

Examples¶

The simplest example of reading a CSV file:

import csv
with open('some.csv', newline='') as f
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader
        print(row)

Reading a file with an alternate format:

import csv
with open('passwd', newline='') as f
    reader = csv.reader(f, delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
    for row in reader
        print(row)

The corresponding simplest possible writing example is:

import csv
with open('some.csv', 'w', newline='') as f
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(someiterable)

Since is used to open a CSV file for reading, the file
will by default be decoded into unicode using the system default
encoding (see ). To decode a file
using a different encoding, use the argument of open:

import csv
with open('some.csv', newline='', encoding='utf-8') as f
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader
        print(row)

The same applies to writing in something other than the system default
encoding: specify the encoding argument when opening the output file.

Registering a new dialect:

import csv
csv.register_dialect('unixpwd', delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
with open('passwd', newline='') as f
    reader = csv.reader(f, 'unixpwd')

A slightly more advanced use of the reader — catching and reporting errors:

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))

And while the module doesn’t directly support parsing strings, it can easily be
done:

import csv
for row in csv.reader():
    print(row)

Footnotes

1(,)

If is not specified, newlines embedded inside quoted fields
will not be interpreted correctly, and on platforms that use linendings
on write an extra will be added. It should always be safe to specify
, since the csv module does its own
() newline handling.

Устранение неполадок при открытии файлов CSV

Общие проблемы с открытием файлов CSV

Microsoft Excel не установлен

Дважды щелкнув по файлу CSV вы можете увидеть системное диалоговое окно, в котором сообщается «Не удается открыть этот тип файла». В этом случае обычно это связано с тем, что на вашем компьютере не установлено Microsoft Excel для %%os%%. Так как ваша операционная система не знает, что делать с этим файлом, вы не сможете открыть его дважды щелкнув на него.

Совет: Если вам извстна другая программа, которая может открыть файл CSV, вы можете попробовать открыть данный файл, выбрав это приложение из списка возможных программ.

Установлена неправильная версия Microsoft Excel

В некоторых случаях у вас может быть более новая (или более старая) версия файла Comma Separated Values File, не поддерживаемая установленной версией приложения. При отсутствии правильной версии ПО Microsoft Excel (или любой из других программ, перечисленных выше), может потребоваться загрузить другую версию ПО или одного из других прикладных программных средств, перечисленных выше. Такая проблема чаще всего возникает при работе в более старой версии прикладного программного средства с файлом, созданным в более новой версии, который старая версия не может распознать.

Совет: Иногда вы можете получить общее представление о версии файла CSV, щелкнув правой кнопкой мыши на файл, а затем выбрав «Свойства» (Windows) или «Получить информацию» (Mac OSX).

Резюме: В любом случае, большинство проблем, возникающих во время открытия файлов CSV, связаны с отсутствием на вашем компьютере установленного правильного прикладного программного средства.

Даже если на вашем компьютере уже установлено Microsoft Excel или другое программное обеспечение, связанное с CSV, вы все равно можете столкнуться с проблемами во время открытия файлов Comma Separated Values File. Если проблемы открытия файлов CSV до сих пор не устранены, возможно, причина кроется в других проблемах, не позволяющих открыть эти файлы. Такие проблемы включают (представлены в порядке от наиболее до наименее распространенных):

Функция NewReader() для чтения CSV файла

Вместо чтения информации строка за строкой с использованием strings.Split и других методов для парсинга формата CSV,  Golang предоставляет более удобный способ. Функция из пакета возвращает структуру, что предоставляет API для чтения CSV-файла. Структура сохраняет переменные для настройки параметров в соответствии с вашими потребностями.

Параметр из является важным для настройки. В данном случае подсчет клеток на строку может стать действительным. По умолчанию, когда параметр установлен на , установка касается числа записей в первой строке. Если настроено положительное значение, то количество записей должно совпадать. Если значится отрицательное значение, начало подсчета клеток не будет выполнено.

Другим интересным аспектом конфигурации является параметр , что позволяет вам определять символы комментариев парсированных данных. Таким образом, игнорируется вся строка комментария которая начинается с .

Go 1.10 не позволяет использовать бессмысленные запятые и настройки комментариев. Это подразумевает несуществующие значения, возврат каретки, новую строку, поврежденные руны и символ замены Юникод. Кроме того, установка запятой и комментария равными друг другу запрещена.

Как конвертировать файл CSV

Поскольку файлы CSV хранят информацию в текстовой форме, поддержка сохранения файла в другом формате включена во многие различные онлайн-сервисы и загружаемые программы.

Все упомянутые выше настольные программы могут конвертировать файл CSV в форматы Microsoft Excel, такие как XLSX и XLS, а также в TXT, XML, SQL, HTML, ODS и другие форматы. Этот процесс преобразования обычно выполняется через меню Файл → Сохранить как.

Вы также можете использовать Google Таблицы для сохранения файла CSV в другом формате. В меню Файл → Скачать как выберите XLSX, ODS, PDF или любой другой поддерживаемый формат.

Есть также несколько бесплатных конвертеров файлов, которые работают в вашем веб-браузере, например Zamzar, которые могут конвертировать файлы CSV в некоторые из перечисленных выше форматов, а также в PDF и RTF.

Инструмент CSVJSON (угадайте…) преобразует данные CSV в JSON, что очень полезно, если вы импортируете огромные объемы информации из традиционного приложения в веб-проект.

Обычно вы не можете изменить расширение файла (например, расширение файла CSV) на то, которое ваш компьютер распознает и ожидает, чтобы вновь переименованный файл был пригоден для использования. Фактическое преобразование формата файла с использованием одного из методов, описанных выше, должно работать в большинстве случаев. Тем не менее, поскольку файлы CSV могут содержать только текст, вы можете переименовать любой файл CSV в любой другой текстовый формат, и он должен открываться, хотя и менее полезным способом, чем если бы вы оставили его в CSV.

Как парсировать CSV данные в Go?

1. Создайте файл со следующим содержимым:

data.csv

Shell

«Name»,»Surname»,»Age»
# это комментарий в файле с данными
«John»,»Mnemonic»,20
Maria,Tone,21

1
2
3
4

«Name»,»Surname»,»Age»

# это комментарий в файле с данными

«John»,»Mnemonic»,20

Maria,Tone,21

2. Создайте файл со следующим содержимым:

data.go

Go

package main

import (
«encoding/csv»
«fmt»
«os»
)

func main() {

file, err := os.Open(«data.csv»)
if err != nil {
panic(err)
}
defer file.Close()

reader := csv.NewReader(file)
reader.FieldsPerRecord = 3
reader.Comment = ‘#’

for {
record, e := reader.Read()
if e != nil {
fmt.Println(e)
break
}
fmt.Println(record)
}
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

packagemain

import(

«encoding/csv»

«fmt»

«os»

)
 

funcmain(){

file,err=os.Open(«data.csv»)

iferr!=nil{

panic(err)

}

deferfile.Close()

reader=csv.NewReader(file)

reader.FieldsPerRecord=3

reader.Comment=’#’

for{

record,e=reader.Read()

ife!=nil{

fmt.Println(e)

break

}

fmt.Println(record)

}

}

3. Запустите код через ;
4. Посмотрите на результат в терминале:

5. Создайте файл со следующим содержимым:

data_uncommon.csv

Go

Name;Surname;Age
«John»;Mnemonic;20
«Maria»;Tone;21

1
2
3

Name;Surname;Age

«John»;Mnemonic;20

«Maria»;Tone;21

6. Создайте файл со следующим содержимым:

data_uncommon.go

Go

package main

import (
«encoding/csv»
«fmt»
«os»
)

func main() {

file, err := os.Open(«data_uncommon.csv»)
if err != nil {
panic(err)
}
defer file.Close()

reader := csv.NewReader(file)
reader.Comma = ‘;’

for {
record, e := reader.Read()
if e != nil {
fmt.Println(e)
break
}
fmt.Println(record)
}
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28

packagemain

import(

«encoding/csv»

«fmt»

«os»

)
 

funcmain(){

file,err=os.Open(«data_uncommon.csv»)

iferr!=nil{

panic(err)

}

deferfile.Close()

reader=csv.NewReader(file)

reader.Comma=’;’

for{

record,e=reader.Read()

ife!=nil{

fmt.Println(e)

break

}

fmt.Println(record)

}

}

7. Запустите код через ;
8. Посмотрите на результат в терминале:

Указание разделителя¶

Иногда в качестве разделителя используются другие значения. В таком
случае должна быть возможность подсказать модулю, какой именно
разделитель использовать.

Например, если в файле используется разделитель (файл
sw_data2.csv):

hostname;vendor;model;location
sw1;Cisco;3750;London
sw2;Cisco;3850;Liverpool
sw3;Cisco;3650;Liverpool
sw4;Cisco;3650;London

Достаточно просто указать, какой разделитель используется в reader (файл
csv_read_delimiter.py):

1
2
3
4
5
6
import csv

with open('sw_data2.csv') as f
    reader = csv.reader(f, delimiter=';')
    for row in reader
        print(row)

Сведения о формате JSONAbout JSON format

Данные JSON (нотация объектов JavaScript) представлены в виде пар «ключ — значение» в частично структурированном формате.JSON (JavaScript Object Notation) data is represented as key-value pairs in a semi-structured format. JSON часто сравнивают с XML, так как они могут хранить данные в иерархическом формате. Дочерние данные в них представлены вместе с родительскими.JSON is often compared to XML, as both are capable of storing data in hierarchical format, with child data represented inline with its parent. Оба формата являются самоописывающими и удобочитаемыми для пользователя, однако документы JSON, как правило, намного меньше. Поэтому их чаще используют при сетевом обмене данными, особенно с появлением веб-служб на базе REST.Both are self-describing and human readable, but JSON documents tend to be much smaller, leading to their popular use in online data exchange, especially with the advent of REST-based web services.

Файлы в формате JSON имеют несколько преимуществ по сравнению с CSV-файлами.JSON-formatted files have several benefits over CSV:

  • JSON поддерживает иерархические структуры, упрощая хранение связанных данных в одном документе и представление сложных связей.JSON maintains hierarchical structures, making it easier to hold related data in a single document and represent complex relationships.
  • Большинство языков предоставляют упрощенные библиотеки сериализации JSON или встроенную поддержку десериализации JSON в объекты.Most programming languages provide native support for deserializing JSON into objects, or provide lightweight JSON serialization libraries.
  • JSON поддерживает списки объектов, помогая избежать беспорядочных преобразований списков в реляционную модель данных.JSON supports lists of objects, helping to avoid messy translations of lists into a relational data model.
  • JSON — это широко используемый формат файлов для баз данных NoSQL, таких как MongoDB, Couchbase и Azure Cosmos DB.JSON is a commonly used file format for NoSQL databases, such as MongoDB, Couchbase, and Azure Cosmos DB.

Так как множество данных передачи уже находится в формате JSON, большинство веб-языков изначально поддерживают работу с JSON или используют внешние библиотеки для сериализации и десериализации данных JSON.Since a lot of data coming across the wire is already in JSON format, most web-based programming languages support working with JSON natively, or through the use of external libraries to serialize and deserialize JSON data. Благодаря этой поддержке JSON используют в логических форматах посредством представления структуры данных, форматах обмена для горячих данных и хранилищах для холодных данных.This universal support for JSON has led to its use in logical formats through data structure representation, exchange formats for hot data, and data storage for cold data.

Многие модули обработки пакетных и потоковых данных изначально поддерживают сериализацию и десериализацию JSON.Many batch and stream data processing engines natively support JSON serialization and deserialization

Несмотря на то что данные, содержащиеся в документах JSON, в конечном итоге могут быть сохранены в более оптимизированных по производительности форматах, таких как Parquet или Avro, они служат в качестве необработанных исходных данных, что очень важно для повторной обработки данных (при необходимости).Though the data contained within JSON documents may ultimately be stored in a more performance-optimized formats, such as Parquet or Avro, it serves as the raw data for source of truth, which is critical for reprocessing the data as needed

Запись¶

Аналогичным образом с помощью модуля csv можно и записать файл в формате
CSV (файл csv_write.py):

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
import csv

data = ,
        'sw1', 'Cisco', '3750', 'London, Best str'],
        'sw2', 'Cisco', '3850', 'Liverpool, Better str'],
        'sw3', 'Cisco', '3650', 'Liverpool, Better str'],
        'sw4', 'Cisco', '3650', 'London, Best str']]


with open('sw_data_new.csv', 'w') as f
    writer = csv.writer(f)
    for row in data
        writer.writerow(row)

with open('sw_data_new.csv') as f
    print(f.read())

В примере выше строки из списка сначала записываются в файл, а затем
содержимое файла выводится на стандартный поток вывода.

Вывод будет таким:

$ python csv_write.py
hostname,vendor,model,location
sw1,Cisco,3750,"London, Best str"
sw2,Cisco,3850,"Liverpool, Better str"
sw3,Cisco,3650,"Liverpool, Better str"
sw4,Cisco,3650,"London, Best str"

Обратите внимание на интересную особенность: строки в последнем столбце
взяты в кавычки, а остальные значения — нет. Так получилось из-за того, что во всех строках последнего столбца есть
запятая

И кавычки указывают на то, что именно является целой строкой.
Когда запятая находится в кавычках, модуль csv не воспринимает её как
разделитель

Так получилось из-за того, что во всех строках последнего столбца есть
запятая. И кавычки указывают на то, что именно является целой строкой.
Когда запятая находится в кавычках, модуль csv не воспринимает её как
разделитель.

Иногда лучше, чтобы все строки были в кавычках. Конечно, в данном случае
достаточно простой пример, но когда в строках больше значений, то
кавычки позволяют указать, где начинается и заканчивается значение.

Модуль csv позволяет управлять этим. Для того, чтобы все строки
записывались в CSV-файл с кавычками, надо изменить скрипт таким образом
(файл csv_write_quoting.py):

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
import csv


data = ,
        'sw1', 'Cisco', '3750', 'London, Best str'],
        'sw2', 'Cisco', '3850', 'Liverpool, Better str'],
        'sw3', 'Cisco', '3650', 'Liverpool, Better str'],
        'sw4', 'Cisco', '3650', 'London, Best str']]


with open('sw_data_new.csv', 'w') as f
    writer = csv.writer(f, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    for row in data
        writer.writerow(row)

with open('sw_data_new.csv') as f
    print(f.read())

Теперь вывод будет таким:

$ python csv_write_quoting.py
"hostname","vendor","model","location"
"sw1","Cisco","3750","London, Best str"
"sw2","Cisco","3850","Liverpool, Better str"
"sw3","Cisco","3650","Liverpool, Better str"
"sw4","Cisco","3650","London, Best str"

Теперь все значения с кавычками. И поскольку номер модели задан как
строка в изначальном списке, тут он тоже в кавычках.

Кроме метода writerow, поддерживается метод writerows. Ему можно
передать любой итерируемый объект.

Например, предыдущий пример можно записать таким образом (файл
csv_writerows.py):

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
import csv

data = ,
        'sw1', 'Cisco', '3750', 'London, Best str'],
        'sw2', 'Cisco', '3850', 'Liverpool, Better str'],
        'sw3', 'Cisco', '3650', 'Liverpool, Better str'],
        'sw4', 'Cisco', '3650', 'London, Best str']]


with open('sw_data_new.csv', 'w') as f
    writer = csv.writer(f, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
    writer.writerows(data)

with open('sw_data_new.csv') as f
    print(f.read())

Проблемы с открытием или использованием файла CSV

CSV-файлы обманчиво просты. Какими бы простыми они ни казались на первый взгляд, малейшее неправильное использование запятой или «базовая» путаница, подобная той, о которой мы говорили выше, может заставить почувствовать себя ракетостроителем.

Имейте в виду, что вы не сможете открыть файл CSV или прочитать текст внутри него, по той простой причине, что вы путаете другой файл с форматом CSV. Некоторые файлы имеют одни и те же буквы расширения файлов, что и файлы CSV, но, на самом деле, они имеют совершенно другой формат.

CVS, CVX, CV и CVC – это всего лишь несколько примеров, когда файлы не могут быть открыты в программе для работы с электронными таблицами, хотя расширение очень похоже на CSV.

Приложения для контактов на Android

Приложение Контакты для Android обладает хорошей функциональностью и достаточно удобно, поэтому большого смысла в сторонних решениях нет, однако все же некоторые приложения мы рассмотрим

Контакты VCF

  • Разработчик: AndloRD.
  • Скачать Контакты VCF.
  • Оценка: 4,1.
  • Число установок: 1 миллион.

Это приложение является альтернативой для стандартных Контактов из Android. Оно не отличается расширенной функциональностью, а скорее интересно иным подходом к хранению телефонной книги. Если Контакты от Google хранят всю информацию в базе данных, то Контакты VCF – в файле vCard (vcf). Именно этот файл можно получить в результате экспорта.

При установке приложения оно берет за основу имеющийся файл vCard или создает его на основании телефонной книги Android. В итоге у пользователя всегда есть в телефоне актуальный файл vCard. Это может буквально спасти в случае внезапного сбоя системы.

Также контакты можно сохранить в виде файла TXT или веб-страницы.

Контакты можно сортировать, отправлять по почте, через мессенджеры. К сожалению функции добавить в Android и в другой файл vCard есть только в платной версии.

Контакты+

  • Разработчик: Contacts Plus team
  • Скачать Контакты+.
  • Оценка: 4,1.
  • Число установок: 50 миллионов.

Делает контакты более веселыми. Все контакты представлены с аватарками. Такое представление упрощает вызов нужного абонента – выбирать по лицам быстрее. Есть расширенные функции поиска: искать можно не только по имени или телефону, но и по почте, SMS и т.д.

Поддерживаются темы и различные варианты оформления телефонной книги. Контакты+ также имеют журнал вызовов и SMS.

Контакты хранятся в зашифрованном виде.

У приложения функция отдельного резервного копирования. Правда, в бесплатной версии можно сохранить только до 2000 контактов, звонков или SMS. Копирование настраивается отдельно для каждой категории информации.

Сохранить контакты в TXT

  • Разработчик: Viked.
  • Скачать Сохранить контакты в TXT.
  • Оценка: 4,3.
  • Число установок: 15 тысяч.

В Android контакты можно экспортировать в формате vCard. Данное приложение позволяет сохранить их в txt.Можно сохранять в текстовом файле все контакты, отдельные записи или несколько.

Также позволяется настроить, какие поля будут сохранены в файле.

В дальнейшем файл может использоваться по усмотрению пользователя. Также можно его отправить по электронной почте.

Simpler Контакты Набор номера

  • Разработчик: SimplerApps
  • Скачать Simpler Контакты Набор номера.
  • Оценка: 4,3.
  • Число установок: 5 миллионов.

Прежде всего, это альтернатива стандартной реализации телефона в Android. Поддерживается не только телефонная книга, но и наборщик номера, Caller ID, работа с SMS. Однако у приложения есть несколько интересных функций для работы с контактами. Сама важная — резервное копирование. Можно делать, как локальную копию контактов, так и сохранять ее в облаке приложения. Можно настроить автоматическое формирование резервной копии. Поиск дубликатов в контактах ведется приложением постоянно в автоматическом режиме.

Еще одна интересная возможность — поиск фотографий в Facebook. Приложение предлагает пользователю сравнить его друзей в социальной сети со списком контактов и при наличии совпадений использовать для Caller ID фотографии профиля Facebook.

Кроме того, можно использовать для интерфейса приложения различные темы.

SA Контакты Lite

  • Разработчик: samapp.
  • Скачать SA Контакты Lite.
  • Оценка: 4,0.
  • Число установок: 1 миллион.

Приложения для экспорта и импорта контактов в файлах Excel. Excel является лучшим источником для импорта в Outlook.

Приложение позволяет настраивать, какие именно поля будут экспортированы в Excel. Можно передавать все поля контакта, включая фотографию. Единственное исключение – персональная мелодия, назначенная для контакта.

Приложение также автоматически преобразует кодировки в соответствии с требованиями Windows и приложений Microsoft, чтобы имена в контактах отображались корректно.

Экспортированный файл можно хранить на карте памяти, отправить по почте, загрузить в облачные сервисы.

Ограничение бесплатной версии – можно экспортировать только первые 300 контактов. За более крупную телефонную книгу придется заплатить.

Чтение CSV файла в PHP

Есть еще функция , но она оказалась капризной и не всегда работает как нужно (может перепутать переносы строк)…

Вариант на базе функции :

## Читает CSV файл и возвращает данные в виде массива.
## @param string $file_path Путь до csv файла.
## string $col_delimiter Разделитель колонки (по умолчанию автоопределине)
## string $row_delimiter Разделитель строки (по умолчанию автоопределине)
## ver 6
function kama_parse_csv_file( $file_path, $file_encodings = , $col_delimiter = '', $row_delimiter = "" ){

	if( ! file_exists($file_path) )
		return false;

	$cont = trim( file_get_contents( $file_path ) );

	$encoded_cont = mb_convert_encoding( $cont, 'UTF-8', mb_detect_encoding($cont, $file_encodings) );

	unset( $cont );

	// определим разделитель
	if( ! $row_delimiter ){
		$row_delimiter = "\r\n";
		if( false === strpos($encoded_cont, "\r\n") )
			$row_delimiter = "\n";
	}

	$lines = explode( $row_delimiter, trim($encoded_cont) );
	$lines = array_filter( $lines );
	$lines = array_map( 'trim', $lines );

	// авто-определим разделитель из двух возможных: ';' или ','. 
	// для расчета берем не больше 30 строк
	if( ! $col_delimiter ){
		$lines10 = array_slice( $lines, 0, 30 );

		// если в строке нет одного из разделителей, то значит другой точно он...
		foreach( $lines10 as $line ){
			if( ! strpos( $line, ',') ) $col_delimiter = ';';
			if( ! strpos( $line, ';') ) $col_delimiter = ',';

			if( $col_delimiter ) break;
		}

		// если первый способ не дал результатов, то погружаемся в задачу и считаем кол разделителей в каждой строке.
		// где больше одинаковых количеств найденного разделителя, тот и разделитель...
		if( ! $col_delimiter ){
			$delim_counts = array( ';'=>array(), ','=>array() );
			foreach( $lines10 as $line ){
				$delim_counts[] = substr_count( $line, ',' );
				$delim_counts[] = substr_count( $line, ';' );
			}

			$delim_counts = array_map( 'array_filter', $delim_counts ); // уберем нули

			// кол-во одинаковых значений массива - это потенциальный разделитель
			$delim_counts = array_map( 'array_count_values', $delim_counts );

			$delim_counts = array_map( 'max', $delim_counts ); // берем только макс. значения вхождений

			if( $delim_counts === $delim_counts )
				return array('Не удалось определить разделитель колонок.');

			$col_delimiter = array_search( max($delim_counts), $delim_counts );
		}

	}

	$data = [];
	foreach( $lines as $key => $line ){
		$data[] = str_getcsv( $line, $col_delimiter ); // linedata
		unset( $lines );
	}

	return $data;
}

Использование:

$data = kama_parse_csv_file( '/path/to/file.csv' );
print_r( $data );

Резюме файла CSV

Расширение файла CSV включает в себя один основных типов файлов и его можно открыть с помощью Microsoft Excel (разработчик — Microsoft Corporation). В общей сложности с этим форматом связано всего одиннадцать программное (-ых) обеспечение (-я). Чаще всего они имеют тип формата Comma Separated Values File.
Чаще всего файлы CSV классифицируют, как Data Files.

Просматривать файлы CSV можно с помощью операционных систем Windows, Mac и iOS. Они обычно находятся на настольных компьютерах (и ряде мобильных устройств) и позволяют просматривать и иногда редактировать эти файлы.

Рейтинг популярности файлов CSV составляет «Низкий». Это означает, что они не часто встречаются на большинстве устройств.

Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Максим Иванов
Наш эксперт
Написано статей
129
Ссылка на основную публикацию
Похожие публикации