csvvalidator 1.2

安装

此模块已注册到python包索引，因此您可以执行以下操作：

$ easy_install csvvalidator

…或从http://pypi.python.org/pypi/csvvalidator下载 按常规方式安装：

$ python setup.py install

如果您想获得更大的优势，请克隆源代码存储库：

$ git clone git://github.com/alimanfoo/csvvalidator.git
$ cd csvvalidator
$ python setup.py install

用法

可以使用csvvalidator类动态构造验证器，例如：

import sys
import csv
from csvvalidator import *

field_names = (
               'study_id',
               'patient_id',
               'gender',
               'age_years',
               'age_months',
               'date_inclusion'
               )

validator = CSVValidator(field_names)

# basic header and record length checks
validator.add_header_check('EX1', 'bad header')
validator.add_record_length_check('EX2', 'unexpected record length')

# some simple value checks
validator.add_value_check('study_id', int,
                          'EX3', 'study id must be an integer')
validator.add_value_check('patient_id', int,
                          'EX4', 'patient id must be an integer')
validator.add_value_check('gender', enumeration('M', 'F'),
                          'EX5', 'invalid gender')
validator.add_value_check('age_years', number_range_inclusive(0, 120, int),
                          'EX6', 'invalid age in years')
validator.add_value_check('date_inclusion', datetime_string('%Y-%m-%d'),
                          'EX7', 'invalid date')

# a more complicated record check
def check_age_variables(r):
    age_years = int(r['age_years'])
    age_months = int(r['age_months'])
    valid = (age_months >= age_years * 12 and
             age_months % age_years < 12)
    if not valid:
        raise RecordError('EX8', 'invalid age variables')
validator.add_record_check(check_age_variables)

# validate the data and write problems to stdout
data = csv.reader('/path/to/data.csv', delimiter='\t')
problems = validator.validate(data)
write_problems(problems, sys.stdout)

对于更复杂的用例，还可以使用子类csvvalidator来定义 特定数据源的可重用验证程序类。

对于本模块提供的所有功能的完整说明， 请参见源代码存储库中的example.py和tests.py模块。

注释

注意，csvvalidator模块打算与 标准的pythoncsv模块。csvvalidator模块不会 验证csv文件的语法。相反，csvvalidator模块可以是 用于验证任何面向行的数据源，如 csv.reader对象。

即，如果要验证csv文件中的数据，必须首先构造 使用标准pythoncsv模块的csv阅读器，指定适当的 方言，然后将csv读取器作为数据源传递给 csvvalidator.validate或csvvalidator.ivalidate方法。