Django-Import-Export插件控制数据导入流程 - 程序设计实验室

Django-Import-Export插件控制数据导入流程 - 程序设计实验室 - 博客园

之前写过两篇跟这个插件有关的文章，可以回顾一下：

最近有个朋友留言问我一个关于django-import-export插件的问题

为了形象表达这个问题，我举个书籍管理的例子来描述一下

id	name	price
1	book1	10
2	book2	20
3	book3	30

要导入的Excel表

id	name	price	tax
4	book4	40	5
5	book5	50	6
6	book6	60	7

可以看到，Excel里每本书都有价格和税两个属性，但数据库只有价格一个属性

导入的时候，需要把每本书的价格+税，才是要存入数据的最终价格

在以前，这种问题场景我会建议直接用pandas来处理数据然后导入，django-import-export插件只用来做数据导出，因为它的文档很简陋，给的例子很难解决实际问题，往往某个需求用pandas手动处理只需要很少时间，用这个插件还得去啃源码和简陋的文档，效率太低了。

不过本着折腾的精神，还是来研究一下这个用django-import-export到底能不能实现这个功能。（结果当然是可以的，不然也没有这篇文章了）

首先是看官网文档，有一个节点叫import data workflow

地址：https://django-import-export.readthedocs.io/en/latest/import_workflow.html

import_data(dataset, dry_run=False, raise_errors=False)

The import_data() method of Resource is responsible for importing data from a given dataset.

dataset is required and expected to be a tablib.Dataset with a header row.

dry_run is a Boolean which determines if changes to the database are made or if the import is only simulated. It defaults to False.

raise_errors is a Boolean. If True, import should raise errors. The default is False, which means that eventual errors and traceback will be saved in Result instance.

根据文档，在导入数据的时候，我们可以通过import_data这个hook来对要导入的数据进行处理

然后这个hook有个参数，dataset，这个是tablib的东西

关于这个tablib，我之前没用过，查了一下，是requests作者做的库，那想来应该不会差

官网文档是：https://tablib.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html

直接把官方的代码例子拿来用

代码仓库：https://github.com/django-import-export/django-import-export

同样是这个书籍管理的

Models代码

来看看它的model设计

class Book(models.Model):
    name = models.CharField('Book name', max_length=100)
    author = models.ForeignKey(Author, blank=True, null=True, on_delete=models.CASCADE)
    author_email = models.EmailField('Author email', max_length=75, blank=True)
    imported = models.BooleanField(default=False)
    published = models.DateField('Published', blank=True, null=True)
    published_time = models.TimeField('Time published', blank=True, null=True)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, null=True, blank=True)
    added = models.DateTimeField(blank=True, null=True)

    categories = models.ManyToManyField(Category, blank=True)

    def __str__(self):
        return self.name

要导入的数据

依然是官方提供的，各种格式都有，我选csv的，比较方便

id,name,author_email
1,Some book,[email protected]

转换成表格长这样

可以看到字段比model定义的少很多

我们要在导入的时候，给dataset加上价格(price)属性

Resources代码

这是原本的代码

class BookResource(ModelResource):
    class Meta:
        model = Book

    def for_delete(self, row, instance):
        return self.fields['name'].clean(row) == ''

        return super(BookResource, self).import_data(
            dataset, dry_run, raise_errors, use_transactions,
            collect_failed_rows, rollback_on_validation_errors, **kwargs

现在我们要加一个hook来处理导入的数据

def import_data(self, dataset: tablib.Dataset, dry_run=False, raise_errors=False,
                use_transactions=None, collect_failed_rows=False,
                rollback_on_validation_errors=False, **kwargs):
    cols = []
    for item in dataset['id']:
        cols.append(int(item) * 99)

        dataset.append_col(cols, header='price')
        print(dataset)
		
        return super(BookResource, self).import_data(
            dataset, dry_run, raise_errors, use_transactions,
            collect_failed_rows, rollback_on_validation_errors, **kwargs
        )

使用DataSet的append_col方法来添加一个新的列

关于这个DataSet的更多操作请参考Tablib的文档

这部分的具体操作可以根据实际需求来做修改，这里我直接简单粗暴的把ID乘以99

处理完DataSet之后记得要执行父类的import_data，完成数据导入的操作。

在admin后台执行导入，可以得到以下的结果

可以看到price属性变成99

就OK了，搞定~

其实还挺简单的，只是官方文档太简陋了，连个例子的没有，只能自己摸索一下

虽然前面都有链接，这里再总结一下吧

__EOF__