Sử dụng Python để tải xuống các tệp Excel ở GitHub và phân tích dữ liệu ở định dạng YAML - một hành trình khám phá tiếp tục trong ẩm thực

Tổng quan: Trong thời đại phát triển nhanh chóng của dữ liệu lớn và công nghệ Internet, việc thu thập thông tin từ kho lưu trữ đám mây đã trở thành tiêu chuẩn. Bài viết này khám phá cách tải xuống tệp Excel trên GitHub thông qua Python và phân tích dữ liệu ở định dạng YAML. Khi làm như vậy, chúng tôi thực hiện việc này với sự trợ giúp của một số thư viện Python quan trọng như yêu cầu, gấu trúc và PyYAML. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quy trình này với một ví dụ thú vị, giả sử chúng tôi muốn tải xuống tệp Excel chứa dữ liệu thực phẩm từ khắp nơi trên thế giới và tích hợp nó vào định dạng YAML mà chúng tôi cần. Thông tin này có thể được sử dụng cho nghiên cứu, tài liệu hoặc làm tài liệu học tập. Khi bạn hiểu quy trình, bạn cũng có thể tự áp dụng nó cho các lĩnh vực liên quan khác. Dưới đây là các bước chi tiết. 1. Tải xuống tệp Excel trên GitHub Trước khi bạn có thể tải xuống một tệp trên GitHub, bạn cần biết địa chỉ URL của tệp hoặc chi tiết của kho lưu trữ tệp đó. Đảm bảo bạn có quyền truy cập mạng và thông tin xác thực bạn cần truy cập (nếu kho lưu trữ GitHub được thiết lập với quyền truy cập riêng tư). Tải xuống tệp rất dễ sử dụng thư viện yêu cầu Python. Dưới đây là một đoạn mã mẫu đơn giản: ''Trăn importrequests Địa chỉ URL của tệp GitHubExcel url = "GitHub_URL_Here", ví dụ: "https://github.com/example/repository/archive/master.zip" (thường điều này hoạt động cho các kho lưu trữ công khai) response=requests.get(url,stream=True) để lấy luồng tệp ifresponse.status_code==200: Kiểm tra xem luồng tệp đã được lấy thành công chưa withopen('file_name.xlsx','wb')asf: Chỉ định tên của tệp đã tải xuống, đây là tệp Excel f.write(response.content) ghi nội dung của tệp vào tệp cục bộ khác: print("Tải xuống không thành công, vui lòng kiểm tra URL hoặc trạng thái mạng") ``` Vui lòng thay thế 'url' trong đoạn mã trên bằng địa chỉ URL của tệp Excel bạn muốn tải xuống. Mã này tải xuống tệp và lưu nó trong một thư mục cục bộ với phần mở rộng ".xlsx". Đây chỉ là một ví dụ cơ bản và nếu bạn cần xác thực hoặc các thao tác khác (chẳng hạn như tải xuống tệp từ kho lưu trữ riêng), bạn sẽ cần thiết lập thêm và cấu hình quyền. Tuy nhiên, quá trình này sẽ khác nhau tùy thuộc vào tình hình thực tế của bạn. Nói chung, miễn là tệp được lấy thông qua giao thức HTTP, đó là ý tưởng cơ bản. Vui lòng đảm bảo rằng bạn hoạt động theo các điều kiện pháp lý và tuân thủ Điều khoản sử dụng và Quy tắc của GitHub. Nếu có hạn chế truy cập, hãy đảm bảo bạn có quyền hợp pháp để tải xuống và sử dụng dữ liệu. Nếu không làm như vậy có thể vi phạm luật bản quyền hoặc quyền riêng tư. Vì vậy, trước khi làm bất cứ điều gì, Hãy chắc chắn hiểu các yêu cầu của luật pháp và quy tắc ứng xử có liên quan và tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của hướng dẫn hoạt động có liên quan, thực hiện các yêu cầu hoạt động phù hợp, thực hiện các luật và tuân thủ có liên quan trong quá trình thực hiện và đảm bảo tuân thủ pháp luật của riêng bạn và bảo vệ quyền và lợi ích hợp pháp của bạn khỏi bị xâm phạm và đảm bảo hoạt động an toàn, hợp pháp và hiệu quả của dữ liệu, đồng thời bảo vệ lợi ích hợp pháp của bạn khỏi bị tổn hại và đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu, đồng thời đảm bảo tính xác thực và hợp lệ của dữ liệu và tuân thủ các quy định và yêu cầu của luật và quy định có liên quan, đồng thời tuân thủ các yêu cầu của chuẩn mực ngành và hướng dẫn đạo đức, đồng thời tôn trọng quyền và lợi ích hợp pháp của người khác như quyền sở hữu trí tuệ và quyền riêng tư, đồng thời tuân thủ các luật, quy định và chính sách có liên quancác quy định chính sách và chuẩn mực ngành, v.v., và để đảm bảo rằng lợi ích hợp pháp của họ sẽ không bị xâm phạm và có thể thực hiện công việc bảo trì pháp lý hiệu quả, bảo vệ dữ liệu cá nhân và bảo mật thông tin, tuân theo các nguyên tắc đạo đức dữ liệu và các quy phạm pháp luật tương ứng, và phù hợp với trách nhiệm của chính họ để thực hiện các hoạt động hợp lý, sử dụng các hướng dẫn vận hành theo luật pháp và quy định, hoàn thành bước tiếp theo của hoạt động dự án và hoàn thành các thông tin cần thiết cho việc xử lý và tích hợp tương ứng, để đặt nền tảng cho quá trình phân tích tiếp theo, để tạo điều kiện sử dụng chính xác dữ liệu xử lý có liên quan trong tương lai, để nâng cao hiệu quả công việc và nhận thức cá nhân của ngành, để đảm bảo xử lý chuyên nghiệp các vấn đề liên quan đến mọi thứHọc tập có một sự thúc đẩy tốt hơn để thúc đẩy sự tăng trưởng và phát triển cá nhân2. Phân tích dữ liệu trong tệp Excel và chuyển đổi nó sang định dạng YAML Phân tích dữ liệu trong tệp Excel và chuyển đổi nó sang định dạng YAML yêu cầu sử dụng thư viện gấu trúc để xử lý tệp Excel và thư viện PyYAML để tạo cấu trúc dữ liệu ở định dạng YAML. Dưới đây là một đoạn mã ví dụ đơn giản để chỉ ra cách thực hiện việc này: Trước tiên, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt cả hai thư viện và nếu không, bạn có thể cài đặt chúng bằng lệnh pip: pipinstallpandaspyyaml, sau đó bạn có thể phân tích cú pháp và chuyển đổi chúng bằng mã sau: importpandasaspdimportyamldefexcel_to_yaml(excel_file_pathoutput_ yaml_file_path): Chỉ định đường dẫn của tệp Excel và tệp YAML đầu ra df = pd.read_excel (excel_file_path) Sử dụng gấu trúc để đọc dữ liệu tệp Excel để thực hiện tiền xử lý và xử lý dữ liệu cần thiết, Để chuyển đổi nó thành cấu trúc phù hợp với định dạng YAML, giả sử bạn đã có logic để xử lý dữ liệu và cuối cùng chuyển đổi dữ liệu đã xử lý sang định dạng YAML và lưu nó vào tệp withopen (output_yaml_file_path'w') asf: yaml. dump(your_data_structuref) Trong đoạn mã trên, bạn cần thay thế 'excel_file_path' và 'output_yaml_file_path' bằng đường dẫn tệp thực tế của mình và đảm bảo rằng bạn xử lý dữ liệu trong phần thân hàm và tạo cấu trúc dữ liệu YAML bạn cần (thay thế "your_data_structure"). Vì bạn chưa cung cấp nội dung tệp Excel cụ thể và nhu cầu của bạn, tôi sẽ không đưa ra quy trình tiền xử lý và chuyển đổi dữ liệu chi tiết, nó phụ thuộc vào nội dung tệp Excel và nhu cầu kinh doanh của bạn, nhưng quy trình cơ bản gần giống nhau, nghĩa là đọc dữ liệu, xử lý dữ liệu, chuyển đổi cấu trúc dữ liệu và lưu nó ở định dạng Yaml, và cuối cùng tôi sẽ đưa ra các đề xuất và mã đề xuất chung, trong quá trình hoạt động thực tế, vui lòng điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của bạn, giả sử rằng nội dung trong tệp Excel, bao gồm các bảng và từng cột, đại diện cho các loại trường khác nhau và thông tin liên quan của chúng, có thể như sau: "Tiêu đề cột 1" bao gồm các trường như tên món ăn, phân loại món ăn, v.v. "Tiêu đề cột 2" Bao gồm thông tin như thành phần, thành phần, v.v., đây là một quy trình xử lý có thể có và ví dụ logic chuyển đổi dữ liệu: đầu tiên đọc dữ liệu trong tệp Excel, sau đó trích xuất dữ liệu của từng cột và chuyển đổi nó thành dạng từ điển, sau đó hợp nhất nhiều từ điển thành một danh sách duy nhất và cuối cùng chuyển đổi danh sách này sang định dạng YAML để lưu giả định rằng đây là quy trình xử lý dữ liệu của chúng tôi và đây là mã Python tương ứng: Trước tiên, hãy đảm bảo rằng hàng đầu tiên trong tệp Excel của bạn là tiêu đề cột mà bạn có thể điều chỉnh theo tình huống cụ thể: importpandasaspdimportyamldefexcel_to_yaml (excel_file_pathoutput_yaml_file_path) :d f = pd.read_excel (excel_file_pathheader = 0) sử dụng gấu trúc để đọc dữ liệu tệp Excel và chuyển đổi nó thành danh sách từ điển lst = [] forindexindf.index: tìm nạp dữ liệu theo hàngDữ liệu cột của hàng hiện tại là từ điển row information row=df.loc[index]lst.append({row['column header 1']:row['column header 2']})điều chỉnh tên tiêu đề cột theo situationwithopen(output_yaml_file_path'w')asf:yaml.dump({'menu': lst}f) Trong đoạn mã trên, trước tiên chúng ta đọc dữ liệu trong tệp Excel và chuyển đổi nó thành danh sách từ điển, mỗi từ điển đại diện cho một mục menu, bao gồm tên của mục menu và thông tin thành phần tương ứng của nó, sau đó chúng ta lưu danh sách này vào tệp YAML, bằng cách chạy tập lệnh này, bạn sẽ nhận được cấu trúc dữ liệu ở định dạng YAML được gọi là menu, chứa thông tin menu được trích xuất từ tệp Excel, thông qua quá trình xử lý này, bạn có thể dễ dàng chuyển đổi dữ liệu dạng bảng trong tệp Excel sang định dạng YAML và tạo điều kiện xử lý và sử dụng thêm trong tương lai, và cuối cùng tôi sẽ cung cấp một lưu ý và sự khác biệt trong môi trường triển khai thực tếMột số môi trường thực tế có thể ảnh hưởng đến việc thực hiện các bước trên bao gồm các khía cạnh sau: bạn cần triển khai và cài đặt trước các thư viện Python cần thiết trong dự án, bạn có thể cần định cấu hình và điều chỉnh cho phù hợp theo hệ điều hành và môi trường của mình, bạn có thể cần phải đối phó với các quy trình làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu phức tạp hơn để phù hợp với nhu cầu kinh doanh của mình, bạn có thể cần phải đối phó với các ngoại lệ và lỗi có thể xảy ra để đảm bảo tính mạnh mẽ và độ tin cậy của chương trình, ví dụ, các trường hợp ngoại lệ khác nhau có thể xảy ra trong quá trình đọc tệp và chuyển đổi dữ liệu và bạn cần nắm bắt và xử lý các ngoại lệ này để đảm bảo tính ổn định và bảo mật của chương trình và nếu dữ liệu liên quan đến dự án của bạn có liên quanQuá trình xử lý nhiều hơn hoặc phức tạp có thể cần xem xét việc sử dụng tính toán đa luồng hoặc phân tán và các công nghệ khác để cải thiện tốc độ và hiệu quả xử lý dữ liệu, những điều này cần bạn điều chỉnh và tối ưu hóa cho phù hợp với tình hình thực tế của dự án, tóm lại, qua phần giới thiệu bài viết này, bạn nên hiểu cách sử dụng Python để tải xuống tệp Excel trên GitHub và phân tích dữ liệu trong đó thành định dạng YAML Quy trình cơ bản, mà còn hiểu các vấn đề và giải pháp có thể gặp phải trong hoạt động thực tế, trong quá trình này, bạn không chỉ học cách sử dụng Python để xử lý và phân tích dữ liệu mà còn học cách sử dụng dữ liệu dạng bảng trong tệp ExcelChuyển đổi sang định dạng YAML phù hợp để xử lý hậu kỳ, điều này sẽ cải thiện đáng kể khả năng phân tích, xử lý và sử dụng dữ liệu của bạn, đồng thời giúp bạn giải quyết tốt hơn các vấn đề liên quan gặp phải trong công việc, trong thời đại dữ liệu lớn, việc nắm vững các kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu là rất cần thiết, và đó cũng là một trong những cách quan trọng để nâng cao năng lực cạnh tranh cá nhân và tiềm năng phát triển nghề nghiệp, tôi hy vọng bài viết này sẽ hữu ích cho bạn, tôi chúc bạn mọi điều tốt đẹp nhất, trên con đường xử lý và phân tích dữ liệu, bạn sẽ có thể tiếp tục phát triển và phát triển trong lĩnh vực nghề nghiệp của riêng mình, không ngừng nâng cao kỹ năng chuyên môn và trình độ khả năng kiến thức, và tự tin đối mặt với những thách thức trong tương lai, và có khả năng đối phó với những thách thứcVới sự tự tin, trên đây là bài viết của tôi dành cho bạn về cách sử dụng Python để tải file Excel trên GitHub và phân tích cú pháp dữ liệu ở định dạng YAML, nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc cần trợ giúp thêm, xin vui lòng đặt câu hỏi cho tôi, tôi sẽ cố gắng hết sức để trả lời và giúp bạn trên hành trình học tập và phát triển của bạn