以表格格式解析和操作结构化数据和元数据。
metapack的Python项目详细描述
metapack，metatab数据打包
以表格格式解析和操作结构化数据和元数据。
Metatab是一种允许结构化 元数据（通常存储在json、yaml或xml中的类型）将被存储 并以csv或excel等表格形式进行编辑。metatab文件看起来与 你会预料到的，所以它们对非技术用户来说很容易阅读和编辑， 使用他们已经有的工具。metatab是一种很好的创建格式， 存储和传输元数据。有关metatab的更多信息，请访问 http://metatab.org。
metapack是一个使用metatab创建zip、excel和 文件系统数据包。
这个存储库有一个python模块和可执行文件。对于javascript版本， 请参阅metatab-js存储库。
安装
Metapack只适用于Python3.5或更高版本，您几乎肯定会希望 安装到虚拟环境中。要设置虚拟环境：
python3 -mvenv metapack cd metapack source bin/activate
既然我们还在开发中，您可以通过安装 来自github的包，但也可以从pip安装。不管怎样，你 应该创建virtualenv，然后，必须重新安装6个 由于奇数冲突而打包
使用pip安装软件包：
pip install metapack
因为fs包对6有一个奇怪的版本要求，所以您必须 修复版本：
pip uninstall -y six pip install six==1.10.0
要运行测试，还需要安装一些支持模块；
$ pip install fiona shapely pyproj terminaltables geopandas
然后使用带有metatab程序的远程文件从 metatab模块：
$ metatab -j https://raw.githubusercontent.com/CivicKnowledge/metatab-py/master/test-data/example1.csv
运行metatab -h以获取其他程序选项。
test-data目录中有一些测试文件，这些文件还用作 分析。您可以克隆repo并从文件中解析它们，或者从 github页面中的文件，单击raw按钮以获取 flie，然后复制url。
metapack的主程序是mt，它有许多（可扩展的）子程序 命令。请使用mt -h查看命令。
开始
有关初始教程，请参见Getting Started，或docs directory on Github中的其他指南
开发说明
清除缓存
如果测试要查找的文件是 缓存。可以使用一个evironmental变量设置缓存，并在 解决此问题的测试
$ cache_dir=/tmp/some/dir $ rm -rf $cache_dir $ mkdir -p $cache_dir $ APPURL_CACHE=$cache_dir python setup.py test
使用Docker进行开发测试
在开发其他版本的python时进行测试有点麻烦， 因为您必须安装备用版本，tox将运行 测试，不仅仅是你想要的。
解决这个问题的一个方法是在本地安装Docker，然后运行Docker 源目录上的测试容器。这是从 在appurl/tests中生成文件
$ cd metapack/metapack/test $ make build # to create the container image $ make shell # to run bash the container
现在有一个docker容器，/code目录是appurl源 董事。由于Docker容器正在从主机运行代码，因此可以 正常编辑。
现在，运行tox来构建tox虚拟环境，然后输入 要为其运行测试并激活虚拟环境的版本。
运行一个环境。例如，python 3.4
# tox -e py34在一个环境环境中运行一个测试。例如，python 3.4
# tox -e py34 -- -s欢迎加入QQ群-->： 979659372
