Nicht so ganz.hubiat hat geschrieben:ich würde gerne den inhalt einer csv-datei auslesen
aus einer bestimmten spalte dann die einträge sortieren und zählen!
und je nach größe dann sortiert ausgeben in eine andere datei!
verständlich?!
hmm...das mit dem schwammig stimmt!BlackJack hat geschrieben:Nicht so ganz.hubiat hat geschrieben:ich würde gerne den inhalt einer csv-datei auslesen
aus einer bestimmten spalte dann die einträge sortieren und zählen!
und je nach größe dann sortiert ausgeben in eine andere datei!
verständlich?!
Zur Ein- und Ausgabe hast Du ja schon den Hinweis auf das `csv` Modul bekommen.
Aber die Beschreibung was Du mit den Daten anfangen willst, ist etwas schwammig. Willst Du nur die eine Spalte extrahieren und deren Werte sortieren oder sollen die ganzen Zeilen nach einer bestimmten Spalte sortiert werden?
Und was heisst zählen? Die Anzahl der Zeilen der "Tabelle" oder bestimmte Werte zählen?
Gib doch einfach mal ein paar Beispieldaten an und wie das Ergebnis aussehen soll.
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from csv import DictReader
data_file = open('test.csv')
rows = DictReader(data_file)
histogram = dict()
for row in rows:
key = row['Type']
histogram[key] = histogram.get(key, 0) + 1
data_file.close()
for key in sorted(histogram.iterkeys()):
print '%3d x %s' % (histogram[key], key)BlackJack hat geschrieben:Deine Beispiel-Liste ist aber weder nach der Anzahl noch nach Typname sortiert!? Na egal, man könnte das z.B. so lösen:
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from csv import DictReader data_file = open('test.csv') rows = DictReader(data_file) histogram = dict() for row in rows: key = row['Type'] histogram[key] = histogram.get(key, 0) + 1 data_file.close() for key in sorted(histogram.iterkeys()): print '%3d x %s' % (histogram[key], key)
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for item in sorted((count, typename)
for (typename, count) in histogram.iteritems()):
print '%3d x %s' % itemaja...danke! du bist echt ein meister des python faches!BlackJack hat geschrieben:Jetzt sind sie ja in aufsteigender Reihenfolge nach dem Typnamen sortiert.
Wenn Du nach Anzahl sortieren möchtest dann müsste die ``for``-Schleife z.B. so aussehen:
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for item in sorted((count, typename) for (typename, count) in histogram.iteritems()): print '%3d x %s' % item
Ich habs umgekehrt gemacht; erst die Grösse immer aufaddiert und dann bei der Ausgabe die Gesamtgrösse durch die Anzahl geteilt:hubiat hat geschrieben:Ausgabe ist derzeit => 5 x BOOL
Dann sollte folgende Ausgabe ca. definiert werden:
5 x BOOL (128 Byte) = 640 Byte (Gesamtspeicherverbrauch)
Damit weiß ich dann, wie groß der Speicherverbrauch für einen Datentypen BOOL ist und wie groß der Gesamtspeicherverbrauch, indem einfach die Anzahl der Datentypen multipliziert mit der Größe für einen wird!
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from csv import DictReader
data_file = open('test.csv')
rows = DictReader(data_file)
histogram = dict()
for row in rows:
typename = row['Type']
size = int(row['Size'])
count, total_size = histogram.get(typename, (0, 0))
histogram[typename] = (count + 1, total_size + size)
data_file.close()
for count, typename, size in sorted((count, typename, size)
for typename, (count, size)
in histogram.iteritems()):
print '%3d x %s (%d Byte)= %d Byte gesamt' % (count,
typename,
size / count,
size)BlackJack hat geschrieben:Ich habs umgekehrt gemacht; erst die Grösse immer aufaddiert und dann bei der Ausgabe die Gesamtgrösse durch die Anzahl geteilt:hubiat hat geschrieben:Ausgabe ist derzeit => 5 x BOOL
Dann sollte folgende Ausgabe ca. definiert werden:
5 x BOOL (128 Byte) = 640 Byte (Gesamtspeicherverbrauch)
Damit weiß ich dann, wie groß der Speicherverbrauch für einen Datentypen BOOL ist und wie groß der Gesamtspeicherverbrauch, indem einfach die Anzahl der Datentypen multipliziert mit der Größe für einen wird!
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from csv import DictReader data_file = open('test.csv') rows = DictReader(data_file) histogram = dict() for row in rows: typename = row['Type'] size = int(row['Size']) count, total_size = histogram.get(typename, (0, 0)) histogram[typename] = (count + 1, total_size + size) data_file.close() for count, typename, size in sorted((count, typename, size) for typename, (count, size) in histogram.iteritems()): print '%3d x %s (%d Byte)= %d Byte gesamt' % (count, typename, size / count, size)
Erstmal nochmal das Progrämmchen mit ein paar Kommentaren und einer ``print`` Anweisung um zu sehen was passiert.hubiat hat geschrieben:das geht alles so einfach und schnell bei dir!
könntest mir eventuell die zeilen bissi erklären?!
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from csv import DictReader
from pprint import pprint # Für "schöne" Ausgaben von eingebauten Datentypen.
data_file = open('test.csv')
#
# Ein `DictReader` Objekt ist ein Iterator, d.h. es gibt eine `next()`
# Methode, welche die jeweils nächste Zeile der CSV Datei zurückgibt.
# Und zwar als Dictionary mit den Spaltennamen als Schlüsseln.
#
rows = DictReader(data_file)
#
# Das Dictionary `histogram` wird eine Abbildung von Typnamen auf ein
# Tupel mit zwei Elementen aufnehmen, die Anzahl wie oft der Typ schon
# in der Eingabe vorkam und die Gesamtgrösse in Bytes.
#
histogram = dict()
#
# Iteratoren kann man in ``for``-Schleifen verwenden. `row` bekommt in
# jedem Schleifendurchlauf die nächste Zeile aus der CSV Datei zugewiesen.
# (Vorsicht: das Dictionary wird dabei wiederverwendet!)
#
for row in rows:
#
# Nun werden aus dem Zeilen-Dictionary die beiden Werte geholt, die
# uns interessieren. Da mit `size` gerechnet werden soll, muss die
# Zeichenkette mit `int()` in eine ganze Zahl umgewandelt werden.
#
typename = row['Type']
size = int(row['Size'])
#
# Aus dem `histogram` werden bisherige Anzahl und Grösse zu `typename`
# geholt. Wenn es `typename` noch nicht gibt, dann wird (0, 0) von
# `get()` zurückgegeben.
#
count, total_size = histogram.get(typename, (0, 0))
#
# Zur Anzahl wird 1 addiert, und zur bisherigen Gesamtgrösse die
# Grössenangabe aus der aktuellen Zeile in der CSV Datei und das ganze
# wird wieder unter `typename` in das Dictionary eingetragen.
#
histogram[typename] = (count + 1, total_size + size)
#
# Mal schauen wie das Dictionary jetzt aussieht.
#
pprint(histogram)
data_file.close()
#
# Hier werden jetzt die Daten aus dem `histogram` in Tupel mit der
# entsprechenden Reihenfolge gepackt wie sie zum sortieren benötigt
# wird, also erst die Anzahl und dann der Typname und zuletzt die
# Gesamtgrösse und dann wird mit `sorted() `sotiert.
#
# Und dann wird jedes Tupel ausgegeben.
#
for count, typename, size in sorted((count, typename, size)
for typename, (count, size)
in histogram.iteritems()):
print '%3d x %s (%d Byte) = %d Byte gesamt' % (count,
typename,
size / count,
size)Code: Alles auswählen
{'INT': (1, 2), 'BOOL': (1, 1), 'UDINT': (2, 8), 'Type': (1, 40)}
1 x BOOL (1 Byte) = 1 Byte gesamt
1 x INT (2 Byte) = 2 Byte gesamt
1 x Type (40 Byte) = 40 Byte gesamt
2 x UDINT (4 Byte) = 8 Byte gesamtCode: Alles auswählen
In [16]: data_file = open('test.csv')
In [17]: rows = csv.DictReader(data_file)
In [18]: rows.next()
Out[18]:
{'EP-Nr.': '184295',
'Flags': '0',
'Instance Kind': '',
'Level': '0',
'Name': 'NewTypeInstance',
'Numerical Type': '0',
'Offset': '0',
'Size': '40',
'Type': 'Type',
'Type Kind': '1',
'Type id': '3'}
In [19]: rows.next()
Out[19]:
{'EP-Nr.': '184295',
'Flags': '0',
'Instance Kind': '2',
'Level': '1',
'Name': 'ENO',
'Numerical Type': '9',
'Offset': '0',
'Size': '1',
'Type': 'BOOL',
'Type Kind': '128',
'Type id': ''}
wie ist das nun gemeint?!Rebecca hat geschrieben:Die Parameter, die du an dein Programm uebergibst, stehen in sys.argv. Du kannst zum Beispiel Ein- und Ausgabedatei uebergeben. Wenn die Paramter komplizierter werden, schau dir mal das Modul optparse an.
Und wenn du den Output via Ausgabeumlenkung ">" in der Shell in eine Datei lenken willst, muss dein Programm seine Ausgabe einfach auf den Bildschirm schreiben (print oder sys.stdout.write).
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import sys;
for arg in sys.argv:
print arg
Hi hubiat!hubiat hat geschrieben:wie kann ich da in sys.argv nachsehen?!
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import sys
print sys.argv
print sys.argv[0]
Code: Alles auswählen
import sys
print sys.argv[1]
print sys.argv[2]
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C:\Dokumente und Einstellungen\lokal\Desktop>fileanalyse.py Test.csv fileanalyse.txt
Test.csv
fileanalyse.txt