📒 读取数据

本节介绍使用Recorder从文件读取数据。

✅️ `rows()`方法

此方法用于从文件读取指定数据。可根据条件获取多行。

每行数据是dict格式，键为表头值，如某行表头值为空，以列序号为键。

参数名称	类型	默认值	说明
`key_cols`	`str` `int` `list` `True`	`True`	作为关键字的列，可以是多列，传入`str`代表表头值，传入`int`代表列序号，为`True`获取所有列
`sign_col`	`str` `int` `True`	`True`	用于筛选数据的列，传入`str`代表表头值，传入`int`代表列序号，为`True`获取所有行
`signs`	`Any`	`None`	按这个值筛选目标行，可用列表设置多个
`deny_sign`	`bool`	`False`	是否反向匹配`sign`，即筛选`sign_col`列的值不是`sign`指定值的行
`count`	`int`	`None`	获取多少条数据，为`None`获取所有
`begin_row`	`int` `None`	`None`	数据开始的行，`None`表示`header_row`后面一行
`end_row`	`int` `None`	`None`	数据结束的行，`None`表示最后一行

返回类型	说明
`List[RowData]`	非 txt 格式文件返回`RowData`对象组成的列表
`List[RowText]`	txt 格式文件返回`RowText`对象组成的列表

说明

txt 格式文件只有begin_row和end_row参数有效

简单示例：

打印文件内所有数据。注意是从第二行开始，因为默认第一行是表头。

from DrissionRecord import Recorder

r = Recorder('data.csv')
for row in r.rows():
    print(row)

✅️ 行数据对象

rows()方法返回的结果中，每行数据为一个RowData对象（txt 文件为RowText对象）。

RowData对象本身是一个dict，键为表头值或列序号（表头值为空的列）。还增加了行和列有关的属性和方法。

RowText对象是一个str，只比普通str多了row属性。

如果文件是 json 或 jsonl 格式，且行本身就是dict，就直接返回这个dict，而不匹配表头。

📌 `RowData`属性和方法

💡 row

此属性返回某条数据的行号。

💡 header

此属性返回数据使用的表头对象。

💡 coord()

此方法返回数据中指定列的坐标。

参数名称	类型	默认值	说明
`key_or_num`	`str` `int`	必填	某列，为`int`时表示列序号，为`str`时表示表头值
`col_num`	`bool`	`False`	列以列号还是列序号形式返回

返回格式	说明
`(int, str)`	`col_num`为`False`时返回格式为`(1, 'A')`
`(int, int)`	`col_num`为`True`时返回格式为`(1, 1)`

💡 col()

此方法返回数据中指定列的列号或列序号。

参数名称	类型	默认值	说明
`key_or_num`	`str` `int`	必填	某列，为`int`时表示列序号，为`str`时表示表头值
`as_num`	`bool`	`True`	以列号还是列序号形式返回

返回类型	说明
str	`as_num`为`False`时返回格式为`'A'`
int	`as_num`为`True`时返回格式为`1`

提醒

如果要根据列号指定列，可用Col()方法把列号转换为int再传入。

from DrissionRecord import Recorder, Col

r = Recorder('data.xlsx')
for row in r.rows():
    print(row.row)  # 打印行号
    print(row.coord('姓名'))  # 打印(1, 'B')
    print(row.coord(2))  # 与上一行一样，用列序号定位
    print(row.coord(Col('B')))  # 与上一行一样，用列号定位

📌 获取行中的数据

除了上述info()方法，还可以用下标的方式获取行数据中指定列的数据。

有如下表格文件：

序号	姓名	性别	年龄
1	张三	男	20
2	李四	女	21

指定表头值：可用row['姓名']获取每行'姓名'列数据
指定列序号：可用row[2]获取每行第二列数据
指定列号：可用row[Col('B')]获取每行第二列数据

✅️ 完整示例

有如下表格文件data.csv：

姓名	性别	班级	状态
刘一	男	一班
陈二	女	二班	ok
张三	男	一班
李四	女	一班	ok
王五	男	二班	ok
赵六	女	二班

📌 任务管理

有时我们要根据列表记录批量执行任务，根据每条任务的标记判断任务是否完成，并标注已的任务。
以便万一程序中断，下次可以直接执行未处理的任务。

利用rows()筛选功能，可把未处理的任务筛选出来处理，并在处理后填写标记。

from DrissionRecord import Recorder

r = Recorder('data.csv', cache_size=1)  # 设置每接收一条数据保存一次
for row in r.rows(sign_col='状态'):  # 按表头为“状态”的列为筛选条件，默认筛选此列为空的行
    print(row['姓名'], row['性别'], row['班级'])
    r.add_data('ok', (row.row, 'D'))  # 在这行“状态”列写入“ok”  
    r.add_data('ok', row.coord('状态'))  # 与上一行一样，换一种定位写法  
    r.add_data('ok', f'D{row.row}')  # 与上一行一样，换一种定位写法

打印结果如下，并且这几行的状态一列已设为'ok'。

刘一 男 一班
张三 男 一班
赵六 女 一班

📌 拆分数据表

有时需要把一个数据表按照条件拆分为多个，可用rows()遍历数据，再插入到别的文件中。

还是使用上面的数据表。

from DrissionRecord import Recorder

r = Recorder('data.csv')
class1 = Recorder('class1.csv')
class2 = Recorder('class2.csv')

for row in r.rows():
    if row['班级'] == '一班':
        class1.add_data(row)
    elif row['班级'] == '二班':
        class2.add_data(row)

class1.record()
class2.record()

✅️ rows()方法​

✅️ 行数据对象​

📌 RowData属性和方法​

📌 获取行中的数据​

✅️ 完整示例​

📌 任务管理​

📌 拆分数据表​