Как загрузить CSV файл в AngularJS, получить из него данные и конвертировать его в JSON


Содержание материала:

Как экспортировать файл json в формат CSV или XLSX в Angularjs

1 Rocker [2020-02-17 09:23:00]

Im новое для angularjs и im пытается экспортировать формат данных xlsx, но мои данные не приходят, может кто-нибудь помочь мне в этом, как экспортировать, так как я разбираю json-данные csv, но все же, если кто-то может помочь, это было бы легко для пожалуйста сделайте это в скрипке и отправьте мне, спасибо заранее.

Мне нужно экспортировать этот csv или xlsx, пожалуйста, помогите мне в этом, я искал в google, но я не получил точное решение этого. пожалуйста, помогите мне. просто я хочу экспортировать данные в мудрый отчет, так как это поколение отчетов.

Конвертация json в csv или xls

17.02.2020, 02:42

Конвертация из CSV в Excel (XLS)
Всем, привет! Есть табличка с результатами выполнения тестов, которая сохранена в CSV формат: .

Экспорт из phpmyadmin в csv или xls
Экспорт из phpmyadmin в csv или xls есть ли у кого рабочий код?

Простой парсер xls или csv
Прошу помощи в решении задачи. Надо xls файл (либо csv, который получается из этого xls).

Как объединить 2 файла CSV или XLS в 1
Здравствуйте. Возникла необходимость в автоматическом режиме (с помощью макроса или еще как).

Импорт данных из xls или csv файла в БД MySql C#
Очень нужна помощь. Есть большой объем данных(файлы xls,csv) которые нужно импортировать через.

Как создать и загрузить файл CSV в AngularJS с помощью FileSaver.js

Я пытаюсь создать CSV-файл и загрузить его с помощью FileSaver.js, но у меня возникают проблемы с этим.

Ниже приведен код для контроллера AngularJS:

и $ scope.Data имеет следующую форму:

> p>> в итоге получим CSV с

[объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект Object], [object Object], [object Object]

Я не хочу создавать CSV путем обхода массива или создавать HTML-таблицу, чтобы затем вызывать ее функцию innerHTML. Так, как я могу сделать это?

Как загрузить CSV файл в AngularJS, получить из него данные и конвертировать его в JSON

Частная коллекция качественных материалов для тех, кто делает сайты

  • Фотошоп-мастер2000+ уроков по фотошопу
  • Фото-монстр300+ уроков для фотографов
  • Видео-смайл200+ уроков по видеообработке
  • Жизнь в стиле «Кайдзен» Техники и приемы для гармоничной и сбалансированной жизни
  • Главная»
  • Уроки»
  • Уроки jQuery для начинающих

В этой рубрике Вы найдете уроки по Javascript библиотеке jQuery.

Анимация набора текста на jQuery

Сегодня мы бы хотели вам рассказать о библиотеке TypeIt — бесплатном jQuery плагине. С её помощью можно имитировать набор текста. Если всё настроить правильно, то можно добиться очень реалистичного эффекта.


Временная шкала на jQuery

jQuery плагин для создания временной шкалы.

Заметка: Перезагрузка и редирект на JavaScript

Быстрая заметка, где вы сможете найти парочку JS сниппетов для перезагрузки и перенаправления пользователей через JavaScript.

Рисуем диаграмму Ганта

jQuery плагин для создания диаграммы Ганта.

AJAX и PHP: загрузка файла

Пример того как осуществить загрузку файла через PHP и jQuery ajax.

Stimed — стили в зависимости от времени суток

Интересная библиотека с помощью которой можно задать определённым элементам страницы особые стили в зависимости от времени суток.

jQuery плагин для отображения превью загружаемого файла

Небольшой jQuery плагин, который позволит увидеть миниатюру изображения ещё до загрузки на сервер.

Работа с CSV- и JSON-файлами в контексте решений для работы с данными Working with CSV and JSON files for data solutions

CSV и JSON — вероятно, наиболее распространенные форматы, используемые для приема, хранения неструктурированных или частично структурированных данных и обмена ими. CSV and JSON are likely the most common formats used for ingesting, exchanging, and storing unstructured or semi-structured data.

Сведения о формате CSV About CSV format

CSV-файлы (значения, разделенные запятыми) обычно используются для обмена табличными данными между системами в обычном тексте. CSV (comma-separated values) files are commonly used to exchange tabular data between systems in plain text. В основном они содержат строку заголовка, которая предоставляет имена столбцов для данных, но в остальном они считаются частично структурированными. They typically contain a header row that provides column names for the data, but are otherwise considered semi-structured. Это связано с тем, что CSV-файлы изначально не могут представлять иерархические или реляционные данные. This is due to the fact that CSVs cannot naturally represent hierarchical or relational data. Связи между данными обычно обрабатываются с использованием нескольких CSV-файлов. Внешние ключи хранятся в столбцах одного или нескольких файлов, однако связи между этими файлами не выражаются самим форматом. Data relationships are typically handled with multiple CSV files, where foreign keys are stored in columns of one or more files, but the relationships between those files are not expressed by the format itself. Файлы в формате CSV могут использовать другие разделители, помимо запятых, например символы табуляции или пробелы. Files in CSV format may use other delimiters besides commas, such as tabs or spaces.

Несмотря на ограничения, CSV-файлы являются популярным выбором для обмена данными, так как они поддерживаются широким рядом бизнес-приложений, потребительских и научных приложений. Despite their limitations, CSV files are a popular choice for data exchange, because they are supported by a wide range of business, consumer, and scientific applications. Например, программы баз данных и электронных таблиц могут импортировать и экспортировать CSV-файлы. For example, database and spreadsheet programs can import and export CSV files. Аналогичным образом большинство модулей обработки пакетных и потоковых данных (например, Spark и Hadoop) изначально поддерживают сериализацию и десериализацию CSV-файлов и предлагают способы применения схемы при чтении. Similarly, most batch and stream data processing engines, such as Spark and Hadoop, natively support serializing and deserializing CSV-formatted files and offer ways to apply a schema on read. Они упрощают работу с данными, предоставляя варианты выполнения запроса и сохраняя сведения в более эффективном формате для быстрой обработки. This makes it easier to work with the data, by offering options to query against it and store the information in a more efficient data format for faster processing.

Топ-пост этого месяца:  Отзывы на продукты, курсы команды WebForMySelf. Что говорят наши клиенты

Сведения о формате JSON About JSON format

Данные JSON (нотация объектов JavaScript) представлены в виде пар «ключ — значение» в частично структурированном формате. JSON (JavaScript Object Notation) data is represented as key-value pairs in a semi-structured format. JSON часто сравнивают с XML, так как они могут хранить данные в иерархическом формате. Дочерние данные в них представлены вместе с родительскими. JSON is often compared to XML, as both are capable of storing data in hierarchical format, with child data represented inline with its parent. Оба формата являются самоописывающими и удобочитаемыми для пользователя, однако документы JSON, как правило, намного меньше. Поэтому их чаще используют при сетевом обмене данными, особенно с появлением веб-служб на базе REST. Both are self-describing and human readable, but JSON documents tend to be much smaller, leading to their popular use in online data exchange, especially with the advent of REST-based web services.

Файлы в формате JSON имеют несколько преимуществ по сравнению с CSV-файлами. JSON-formatted files have several benefits over CSV:

  • JSON поддерживает иерархические структуры, упрощая хранение связанных данных в одном документе и представление сложных связей. JSON maintains hierarchical structures, making it easier to hold related data in a single document and represent complex relationships.
  • Большинство языков предоставляют упрощенные библиотеки сериализации JSON или встроенную поддержку десериализации JSON в объекты. Most programming languages provide native support for deserializing JSON into objects, or provide lightweight JSON serialization libraries.
  • JSON поддерживает списки объектов, помогая избежать беспорядочных преобразований списков в реляционную модель данных. JSON supports lists of objects, helping to avoid messy translations of lists into a relational data model.
  • JSON — это широко используемый формат файлов для баз данных NoSQL, таких как MongoDB, Couchbase и Azure Cosmos DB. JSON is a commonly used file format for NoSQL databases, such as MongoDB, Couchbase, and Azure Cosmos DB.

Так как множество данных передачи уже находится в формате JSON, большинство веб-языков изначально поддерживают работу с JSON или используют внешние библиотеки для сериализации и десериализации данных JSON. Since a lot of data coming across the wire is already in JSON format, most web-based programming languages support working with JSON natively, or through the use of external libraries to serialize and deserialize JSON data. Благодаря этой поддержке JSON используют в логических форматах посредством представления структуры данных, форматах обмена для горячих данных и хранилищах для холодных данных. This universal support for JSON has led to its use in logical formats through data structure representation, exchange formats for hot data, and data storage for cold data.

Многие модули обработки пакетных и потоковых данных изначально поддерживают сериализацию и десериализацию JSON. Many batch and stream data processing engines natively support JSON serialization and deserialization. Несмотря на то что данные, содержащиеся в документах JSON, в конечном итоге могут быть сохранены в более оптимизированных по производительности форматах, таких как Parquet или Avro, они служат в качестве необработанных исходных данных, что очень важно для повторной обработки данных (при необходимости). Though the data contained within JSON documents may ultimately be stored in a more performance-optimized formats, such as Parquet or Avro, it serves as the raw data for source of truth, which is critical for reprocessing the data as needed.

Использование форматов CSV и JSON When to use CSV or JSON formats

CSV-файлы чаще используются для экспорта и импорта данных или их обработки для задач аналитики и машинного обучения. CSVs are more commonly used for exporting and importing data, or processing it for analytics and machine learning. Файлы в формате JSON имеют те же преимущества, но чаще используются в решениях обмена горячими данными. JSON-formatted files have the same benefits, but are more common in hot data exchange solutions. Документы JSON часто отправляются с веб- и мобильных устройств, выполняющих онлайн-транзакции, устройств Интернета вещей для односторонней или двунаправленной связи или клиентских приложений, обменивающихся данными со службами SaaS и PaaS или бессерверными архитектурами. JSON documents are often sent by web and mobile devices performing online transactions, by IoT (internet of things) devices for one-way or bidirectional communication, or by client applications communicating with SaaS and PaaS services or serverless architectures.

CSV- и JSON-файлы облегчают обмен данными между разными системами или устройствами. CSV and JSON file formats both make it easy to exchange data between dissimilar systems or devices. Частично структурированные форматы позволяют переносить практически любые типы данных, а универсальная поддержка упрощает работу. Their semi-structured formats allow flexibility in transferring almost any type of data, and universal support for these formats make them simple to work with. Оба формата могут использоваться как источник истины в случаях, когда обработанные данные хранятся в двоичных форматах для более эффективного выполнения запроса. Both can be used as the raw source of truth in cases where the processed data is stored in binary formats for more efficient querying.

Работа с CSV- и JSON-файлами в Azure Working with CSV and JSON data in Azure

Azure предлагает несколько решений для работы с CSV- и JSON-файлами, выбор которых зависит от ваших потребностей. Azure provides several solutions for working with CSV and JSON files, depending on your needs. Обычно эти файлы размещены либо в службе хранилища Azure, либо в Azure Data Lake Store. The primary landing place for these files is either Azure Storage or Azure Data Lake Store. Большинство служб Azure, которые работают с этими и другими текстовыми файлами, интегрируются с любой службой хранения объектов. Most Azure services that work with these and other text-based files integrate with either object storage service. Однако в некоторых случаях вы можете напрямую импортировать данные в SQL Azure или в другое хранилище данных. In some situations, however, you may opt to directly import the data into Azure SQL or some other data store. SQL Server имеет встроенную поддержку для хранения документов JSON и работы с ними, что упрощает импорт и обработку этих типов файлов. SQL Server has native support for storing and working with JSON documents, which makes it easy to import and process those types of files. Для импорта CSV-файлов можно использовать такую служебную программу, как средство массового импорта SQL. You can use a utility like SQL Bulk Import to easily import CSV files.

Топ-пост этого месяца:  Цикл while в TypeScript выполнение операторов при истинности условия

Можно также запросить JSON-файлы непосредственно из хранилища BLOB-объектов Azure без их импорта в Azure SQL. You can also query JSON files directly from Azure Blob Storage without importing them into Azure SQL. Полный пример см. в руководстве по использованию JSON-файлов в Azure SQL. For a complete example of this approach, see Work with JSON files with Azure SQL. Этот вариант недоступен для CSV-файлов. Currently this option isn’t available for CSV files.

В зависимости от сценария вы можете выполнять пакетную обработку данных или обработку данных в режиме реального времени. Depending on the scenario, you may perform batch processing or real-time processing of the data.

Сложности Challenges

При работе с этими форматами возникают следующие проблемы. There are some challenges to consider when working with these formats:

Без каких-либо ограничений в модели данных CSV- и JSON-файлы подвержены повреждению данных (ситуация «мусор на входе, мусор на выходе»). Without any restraints on the data model, CSV and JSON files are prone to data corruption («garbage in, garbage out»). Например, в файлах нет понятия объекта даты и времени, поэтому в поле даты можно ввести, к примеру, ABC123. For instance, there’s no notion of a date/time object in either file, so the file format does not prevent you from inserting «ABC123» in a date field, for example.


CSV- и JSON-файлы в качестве решения для холодного хранения плохо масштабируются при работе с большими данными. Using CSV and JSON files as your cold storage solution does not scale well when working with big data. В большинстве случаев их невозможно разделить на секции для параллельной обработки. Кроме того, их невозможно сжать так же, как и двоичные форматы. In most cases, they cannot be split into partitions for parallel processing, and cannot be compressed as well as binary formats. Поэтому эти данные часто обрабатываются и хранятся в оптимизированных для чтения форматах, таких как Parquet и ORC, которые также предоставляют индексы и встроенную статистику о данных. This often leads to processing and storing this data into read-optimized formats such as Parquet and ORC (optimized row columnar), which also provide indexes and inline statistics about the data contained.

Возможно, нужно будет применить схему для частично структурированных данных, чтобы упростить выполнение запросов и анализ. You may need to apply a schema on the semi-structured data to make it easier to query and analyze. Как правило, для этого файлы должны храниться в форме, соответствующей требованиям хранилища данных вашей среды, например в базе данных. Typically, this requires storing the data in another form that complies with your environment’s data storage needs, such as within a database.

How to Upload and Download CSV Files With AngularJS

This post will show you how to upload CSV files data to AngularJS, read the data, and then convert it to JSON for processing. Then, you’ll see how to do the whole thing in reverse and download a CSV data dump from AngularJS.

CSV files are preferred because of their simplicity. They are also widely supported by many types of programs and provide a straightforward way to represent spreadsheet data.

Prerequisites

Before you get started with this tutorial, make sure you have Node.js installed on your computer. If you don’t have it yet, head over to the official website and install it.

You should also have a basic understanding of the following technologies:

If you already have Node.js have installed, check if you have the latest versions of Node and NPM.

CSV Modules in Angular

There are several ways of manipulating CSV in Angular, and they include:

  • Papa Parse: Papa Parse is a powerful CSV parser which is capable of parsing CSV strings in small and big files as well as converting back to JSON. We will be using this library in this tutorial.
  • csvtojson : This is a node package which is also simple to use.
  • File Reader: It is used to read the contents of files using File or Blob objects to specify the file to be read. However, this is not an efficient way because you still have to loop through all the lines of the CSV and then JSON.stringify the results.

Getting Started

Our goal is to be able to do the following:

  • download a CSV file on the client side
  • upload a CSV file
  • read a CSV file
  • convert CSV file data to JSON for processing

Our interface should look something like this:

We will first start by writing the HTML code for the interface shown above.

Create a folder named my_project, cd into the project folder, and create two files: home.html and app.js.

Since we will be using the Papa Parse module, head over to the official site and download the library. Next, extract the contents and save the papaparse.js and papaparse.min.js files in your project folder. Your project structure should look like this:

Below is the HTML code for creating our interface. Save it as home.html .

In the code above, we use the ng-app directive to define our application. We then add the AngularJS and jQuery libraries to our web page as well as the rest of the script files, i.e. app.js, papaparse.js, and papaparse.min.js.

We then define the application’s controller and then bind the HTML controls to the application data.

Download a CSV File

Since we already have the interface with the link where a user will be able to download the CSV file, we now proceed to write the Angular code that will contain the data to be downloaded, and then bind it with the HTML controls.

Топ-пост этого месяца:  Физические единицы измерения в html5

We then make the CSV available for download on the client side.

In app.js, initialize the Angular app and define the CsvCtrl controller.

Next, define the sample data in JSON and convert it to a CSV file with the help of the Papa Parse module.

Uploading and Reading a CSV File

Here is the Angular function that uploads and reads a CSV file.

Here, we confirm if the CSV is valid and not empty. If it is empty or no CSV file has been uploaded, we give the user a warning message: «Please upload a file.» If the CSV is valid, we convert the data to a table format and present it as shown below.

Convert a CSV File to JSON


In the last part of this tutorial, will be converting the CSV data to JSON format (a form that can be consumed by an API). Below is the function that converts the CSV data to JSON. We will only print the data to the console since we don’t have an API for consuming the data.

In the function above, we get the CSV file and use Papa Parse to convert it to JSON. The complete code in app.js is shown below.

Conclusion

In this post, you saw how to upload and download CSV data, and how to parse CSV data into and out of JSON.

I hope this tutorial has helped you understand how to manipulate CSV files with the Papa Parse module and how powerful that library is. Feel free to experiment with larger files to see the full functionality of the Papa Parse library.

Как загрузить CSV файл в AngularJS, получить из него данные и конвертировать его в JSON

1. Нажмите кнопку «FILE» или «URL», чтобы переключаться между локальными файлами или онлайн-файлами. Нажмите кнопку «Выбор файлов», чтобы выбрать локальный файл или ввести URL-адрес онлайн-файла. Формат документа может быть преобразован только в определённый целевой формат. Например, вы можете конвертировать DOC в DOCX, но вы не можете конвертировать DOC в XLSX.

2. Выберите целевой формат. Целевым форматом может быть PDF, DOC, DOCX, XLS, XLSX, PPT, PPTX, HTML, TXT, CSV, RTF, ODT, ODS, ODP, XPS или OXPS и т.Д.

3. Нажмите кнопку «Начало конверсии», чтобы начать конверсии. Выходной файл будет произведен ниже «Результаты конверсий». Нажмите иконку « », чтобы отобразить QR-код файла или сохранить файл на Google Drive или Dropbox.

Как создать и загрузить файл CSV в AngularJS с помощью FileSaver.js

Я пытаюсь создать CSV-файл и загрузить его с помощью FileSaver.js, но у меня возникают проблемы с этим.

Ниже приведен код для контроллера AngularJS:

и $ scope.Data имеет следующую форму:

> p>> в итоге получим CSV с

[объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект объекта], [объект Object], [object Object], [object Object]

Я не хочу создавать CSV путем обхода массива или создавать HTML-таблицу, чтобы затем вызывать ее функцию innerHTML. Так, как я могу сделать это?

javascript — импортировать данные из файла Excel/CSV в объект angularjs json

Я пытаюсь, чтобы пользователь загрузил файл Excel/CSV со своего компьютера, а затем преобразовал его в JSON. Мне нужны эти файлы как JSON. У меня есть так, чтобы они могли загружать CSV в JSON. Теперь я хочу Excel/CSV для JSON. Любые рекомендации или рекомендации по этому вопросу будут оценены. Это нужно сделать с помощью angularJS. Благодарю!

    2 1
  • 25 апр 2020 2020-04-25 04:37:15
  • Chirag Patel

1 ответ

Вам нужно будет прочитать данные в любом случае (File Reader, Ajax-вызов и т.д.), А затем проанализировать данные с помощью регулярных выражений. Затем, когда у вас есть строка, используйте JSON-анализ

это не мой код, но вот фрагмент связанного jsfiddle

Парсинг CSV с помощью JavaScript

Обмен данными между приложениями в формате CSV (Comma Separated Values) является довольно популярным. В этой заметке будет рассказано, как с отобразить данные из CVS-файла на веб-странице. В этом нам поможет JavaScript.

Создание CSV-файла

Для начала нам необходимо создать простой CSV-файл. Для этого мы воспользуемся онлайн-инструментом для генерации тестовых данных по названием Mockaroo .

Mockaroo сгенерирует файл, примерно следующего содержания:

Отображение данных в виде HTML-таблицы на веб-странице

Теперь, когда у нас готов CSV-файл, мы можем распарсить его и представить данные из файла в виде таблицы. Первым делом, воспользуемся методом $.ajax из библиотеки jQuery, чтобы загрузить данные из нашего файла.

Если AJAX отработает правильно, то будет выполнена функция под названием successFunction() . Эта функция предназначена для создания HTML-таблицы и размещения в ней данных, полученных из файла.

Наша цель: поместить каждую строку CSV-файла в соответствующую строку таблицы. Давайте рассмотрим представленный выше код, чтобы понять как он работает и достигает нашей цели.

  • Сначала мы преобразуем данные, полученные AJAX’ом из файла в массив строк (используем метод split );
  • Затем обходим массив в цикле этот массив и преобразуем каждую строку в массив ячеек (используем метод split )
  • Затем также используем цикл для обхода массива ячеек. В процессе этого помещаем значения элементов массива в ячейки таблицы.

Чтобы лучше понять как это работает, рассмотрим следующее изображение.

Обратите внимание, что на первом шаге мы разделяем данные из файла с помощью следующего регулярного выражения: /\r?\n|\r/ .

Возможно вы знаете, что управляющие символы, обозначающие «перевод строки» выглядят по-разному в разных операционных системах. Например, в ОС Windows «перевод строки» обозначается символами \r\n , а с помощью представленного выше регулярного выражения, мы можем сравнить различные варианты управляющих символов.

Кстати говоря, большинство редакторов позволяют выбирать формат конца строк. Например, в Notepad++, вы можете сделать это в меню «Правка» ( Правка→Формат конца строки )

Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим наш файл. В зависимости от формата, который мы выбираем, это будет выглядеть следующим образом.

Стилизуем таблицу.

Перед просмотром результата нашей работы нужно «украсить» таблицу, добавив немного CSS-стилей.

Итак, вот результат нашей работы.

Заключение

В этой небольшой заметке, мы рассмотрели процесс преобразования CSV-файла в HTML-таблицу. Конечно, для решения этой задачи мы могли воспользоваться готовыми веб-инструментами, но я думаю, что лучше усложнить задачу и написать свой собственный код, для того чтобы получить определенный опыт и решать более сложные задачи в будущем.

Добавить комментарий