##https://habr.com/ru/post/577148/ ##All rights reserved Serj Kado aka nasingfaund
##пока не проверенная копия статьи из Хабра
nasingfaund сегодня, 09.09.2021 в 18:20
Python* XML* SQLite* Из песочницы
Замечания: статья для совсем маленьких и крутым спецам по кодингу будет не интересно, лучше ее пропустить. В коде первым комментарием поставлена ссылка на расположение файла с этим кодом для удобства и простоты. Главная задача была получить результат в виде таблицы SQLite. Качество кода оцениваем как ниже среднего, но с заявкой на максимальную простоту. Код написан достаточно просто и без пояснений, но готовы исправиться, поясниться.
Что хотим сделать: взять данные по юридическим лицам (ЮЛ) РФ за 2019 год (идентификаторы ЮЛ: наименование и ИНН(ЮЛ), оборот, расход) и положить в SQLite.
Для строительства велосипедов использованы (но не пострадали):
Виндовс 7х64
Питон 3.8.10 (если нет, берем тут).
В качестве IDE использовалась Visual Studio Code, но абсолютно не принципиально, хоть блокнот.
Подготовительный этап
Открываем командную строку с правами администратора, создаем папку: (cmd) D:\>mkdir 2021_8_16_oborot Заходим в созданную папку: (cmd) D:\>cd 2021_8_16_oborot и создаем виртуальное окружение для проекта: (cmd) D:\2021_8_16_oborot>python -m venv venv при желании можно его активировать в командной строке: (cmd) D:\2021_8_16_oborot>venv\scripts\activate Код проекта можно запускать и в командной строке, но нам удобнее использовать для этого IDE и ее терминал. VSCode, как правило, активирует виртуальное окружение самостоятельно, но почему-то не всегда.
Качаем исходный файл. Лучше каким-нибудь даунлодером (например Downloader Master). При попытках качать базы с ФНС и/или Росстата обычным браузером скачка часто обрывается. Исходный файл берем тут. Кладем исходный файл в папку: D:/2021_8_16_oborot/ish Там же берем описание структуры набора данных (.xsd).
Посчитали удобнее сразу расзиповать файлы:
# D\2021_8_16_oborot\16.08.2021_unzip_ziped_directory.py from zipfile import ZipFile with ZipFile('D:/2021_8_16_oborot/ish/data-20210801-structure-20180801.zip', 'r') as zipObj: zipObj.extractall('D:/2021_8_16_oborot/ish_unziped')
Запускаем в терминале IDE (правая клавиша мыши и "Run Python file in Terminal"). Если забыли установить пакет zipfile терминал будет ругаться на его отсутствие. Потому устанавливаем нужный пакет в терминале IDE (точно так же и в командной строке Виндоус, но не забываем активировать виртуальное окружение проекта): (venv) D:\2021_8_16_oborot>pip install zipfile Предварительно смотрим, что терминал запустился автоматически в виртуальном окружении (по непонятным причинами в VScode обычно запускается виртуальное окружение, но не всегда): (venv) D:\2021_8_16_oborot> Если виртуальное окружение не активировалось самостоятельно, то активируем его в ручную, так же как делали в командной строке Виндоус.
Получили итог: ошибок нет, файл расзиповался в 12 060 xml файлов.
Если открыть файлы, то там много лишней (для нашей задачи) информации
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Файл ИдФайл="VO_OTKRDAN5_9965_9965_20210729_000f7269-b452-4bb0-85ea-3fa614ec3342" ВерсФорм="4.01" ВерсПрог="1.0" ТипИнф="ОТКРДАННЫЕ5" КолДок="92"><ИдОтпр><ФИООтв Фамилия="_" Имя="_"/></ИдОтпр><Документ ИдДок="b6db52b9-1955-4c94-8dd8-cbc4a3da40d8" ДатаДок="30.07.2021" ДатаСост="31.12.2019"><СведНП НаимОрг="ОБЩЕСТВО СОГРАНИЧЕННОЙОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ФИБРОТЕК"" ИННЮЛ="7816394401"/><СведДохРасх СумДоход="0.00" СумРасход="0.00"/></Документ><Документ ИдДок="1cd8ab78.....
А нам будут нужны только данные по юридическим лицам. В каждом файле xml их от 1 до 100 (примерно):
Название юридического лица (само наименование и организационно-правовая форма) находится в исходных файлах в "СведНП НаимОрг",
ИННЮЛ (инн юридического лица) в "СведНП ИННЮЛ",
Доход в "СведДохРасх СумДоход",
Расход в "СведДохРасх СумРасход"
Нам показалось удобнее распарсить нужные данные в файлы с такими же названиями, но .csv расширениями. Ну и положить в папку D:\2021_8_16_oborot\csv Изначально в тестово-велосипедных целях взяли один файл из 12 060, переименовали его в test.xml и написали парсинг и запись данных в .csv файл.
# D:\2021_8_16_oborot\26.08.2021_finish_xml_to_csv.py import xml.etree.ElementTree as Xet f = open('17_your_csv_file.csv', 'w', encoding='utf-8') # открываем файл для записи результата обработки xmlparse = Xet.parse('D:/2021_8_16_oborot/ish_unziped/test1.xml') root = xmlparse.getroot() for i in root: for i2 in i.findall('СведНП'): f.writelines(i2.attrib['НаимОрг']) f.write(',') f.writelines(i2.attrib['ИННЮЛ']) f.write(',') for i2 in i.findall('СведДохРасх'): f.writelines(i2.attrib['СумДоход']) f.write(',') f.writelines(i2.attrib['СумРасход']) f.write('\n') f.close()
Запустили код, убедились, что все ОК. Данные в каждом из файлов выглядят так:
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ФИБРОТЕК",7816394401,0.00,0.00 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ИЗДАТЕЛЬСКИЙ ДОМ "ТВЕРСКАЯ ЖИЗНЬ",6901026686,0.00,0.00 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "МРАВ",7726503712,20800000.00,14102000.00 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АГРОРЕСУРС",6901026703,470000.00,461000.00
Данные по каждому ЮЛ в отдельной строчке, данные разделены запятыми. Теперь можно в цикле брать и парсить все 12 060 файлов.
import os import xml.etree.ElementTree as Xet def parse_dii(): path = 'D:/2021_8_16_oborot/ish_unziped/' fileList = os.listdir(path) for t in fileList: with open('D:/2021_8_16_oborot/ish_unziped/' + t, 'r', encoding='utf-8') as ft: base = os.path.splitext(t)[0] with open(('D:/2021_8_16_oborot/csv' + base + '.csv'), 'w+', encoding='utf-8') as f: xmlparse = Xet.parse('D:/2021_8_16_oborot/ish_unziped/' + t) root = xmlparse.getroot() for i in root: for i2 in i.findall('СведНП'): f.writelines(i2.attrib['НаимОрг']) f.write(',') f.writelines(i2.attrib['ИННЮЛ']) f.write(',') for i2 in i.findall('СведДохРасх'): f.writelines(i2.attrib['СумДоход']) f.write(',') f.writelines(i2.attrib['СумРасход']) f.write('\n') if __name__ == '__main__': parse_dii()
После того, как мы записали все csv файлы оказалось, что мы сделали ошибку в путях (пропустили '/' в этой строчке: with open(('D:/2021_8_16_oborot/csv' + base + '.csv'), 'w+', encoding='utf-8') as f:) и вместо того, чтобы записать все файлы в директорию D:\2021_8_16_oborot\csv\ они записались в общую директорию проекта, что не гуд. Пришлось набросать код, чтобы найти все эти файлы и переместить их куда планировали изначально.
# D:\2021_8_16_oborot\26.08.2021_peremeshalka_csv_to_csv_1.py import os import shutil def parse_dii(): old_path = 'D:/2021_8_16_oborot' new_path = 'D:/2021_8_16_oborot/csv/' fileList = os.listdir(old_path) for t in fileList: if t[0:25] == 'csvVO_OTKRDAN5_9965_9965_': t1 = t[3:] with open(new_path + t1, 'w+', encoding='utf-8') as f: shutil.move(t, new_path+t1) print(new_path + t1) if __name__ == '__main__': parse_dii()
Файлы были успешно переименованы и перемещены.
Дальше мы написали Питоний код для создания базы данных, таблицы и записи данных в цикле из всех 12060 csv файлов в таблицу. К сожалению сделать этого не удалось, выходили разные ошибки, которые мы не смогли пока решить. С этой проблемой мы разберемся и сразу дополним статью.
Но так как основная задача была быстро получить финишный результат, то идем дальше к финишу. Поэтому мы пошли так: слили все данные в один csv файл.
# D:\2021_8_16_oborot\05.09.2021_all_csv_to_one_csv.py import os import glob os.chdir("D:/2021_8_16_oborot/csv/") extension = 'csv' all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))] combined_csv = '\n'.join([open(f, 'r', encoding='utf-8').read().strip() for f in all_filenames ]) with open("combined_csv.csv", 'w') as f: f.write(combined_csv)
В процессе работы код использовал почти 0,7ГБ памяти, но благополучно записался.
Раз уж у нас сегодня день велосипедостроения, то для импорта единого файла используем менеджеры SQLite вместо Питона.
В итоге:
DB browser (SQLite) не смог импортировать этот файл. Вылетел с записью "Это не ошибка, но в записи № 1 125 507 чой-то не то.
Аналогично не импортнул и SQLite Expert
Единственный, кто смог импортировать был SQLite Studio (ver.3.3.3). Было записано 1 089 044 строчек в таблицу.
По идее каждая строчка должна быть отдельным данными по одному ЮЛ. Но как выяснилось в таблице нашлось небольшое количество битых строк, у которых в одну ячейку записались данные нескольких ЮЛ, чего, естественно быть не должно. Разбираемся, что это могло быть. Пока предварительная идея, что в исходных данных или в csv файлах есть битые данные, которые ломают правильное формирование таблицы. Но это нужно проверить, найти ошибку.
Планы по исправлению, нахождению причины: продетектить на ошибки (и соответствие схеме) всю исходную директорию, всю директорию с csv файлами, весь "большой" csv файл. Поискать ошибки при записи в таблицу Питоном, вывести ошибки обработки - записи в таблицу.
Замечание. В то же время получить за раз примерно миллион строк с данными по ЮЛ вполне себе неплохо. Если учесть, что максимальное количество действующих ЮЛ доходило по РФ до 4,5 миллиона, а в последнее время было порядка 3 - 3,5 миллиона. То есть у нас есть примерно треть от всех действующих компаний в таблице присутствует. При этом предполагаем, что двойников в таблице нет. Тоже, кстати, надо будет сделать - проверить.
P.S. Код проекта в github пока не положен, в процессе. Будет положен сюда
P.S.2 Изначально, когда мы получили xml-ки, то проверили один из файлов на соответствие схемы. Все было ОК. Но, как мы предполагаем в каких-то из файлов есть ошибки. Когда проверим обновим статью.
А это код проверки только одного (из 12 060) файла на соответствие схемы.
# D:\2021_8_16_oborot\2021_8_16_xsd_validate_xml_file.py import lxml from lxml import etree xml_file = lxml.etree.parse("D:/2021_8_16_oborot/ish_unziped/VO_OTKRDAN5_9965_9965_20210729_000f7269-b452-4bb0-85ea-3fa614ec3342.xml") xml_validator = lxml.etree.XMLSchema(file="D:/2021_8_16_oborot/structure-20180110.xsd") is_valid = xml_validator.validate(xml_file) print(is_valid)
P.S.3. Сильно не бейте, это наш первый опус на Хабре.
#python #xml #csv #sqlite
Python XML SQLite