def loadBooksTags(catalog):
"""
Carga la información que asocia tags con libros.
"""
booktagsfile = cf.data_dir + 'GoodReads/book_tags-small.csv'
input_file = csv.DictReader(open(booktagsfile, encoding='utf-8'))
for booktag in input_file:
model.addBookTag(catalog, booktag)
def loadBooksTags(catalog):
"""
TODO futuro laboratorios
"""
Booktagsfile = cf.data_dir + catalog
input_file = csv.DictReader(open(Booktagsfile, encoding='utf-8'))
Booktags = model.createBookTagList()
for Booktag in input_file:
model.addBookTag(Booktags, Booktag)
return Booktags
def loadBooksTags(catalog):
"""
Carga la información que asocia tags con libros.
Primero se localiza el tag y se le agrega la información leida.
Adicionalmente se le agrega una referencia al libro procesado.
"""
booktagsfile = cf.data_dir + 'GoodReads/book_tags-small.csv'
input_file = csv.DictReader(open(booktagsfile))
for tag in input_file:
model.addBookTag(catalog, tag, compareids, comparegoodreadsid)
def loadBooksTags(catalog):
"""
Carga la información que asocia tags con libros.
Primero se localiza el tag y se le agrega la información leida.
Adicionalmente se le agrega una referencia al libro procesado.
"""
t1_start = process_time() #tiempo inicial
booktagsfile = cf.data_dir + 'GoodReads/book_tags.csv'
input_file = csv.DictReader(open(booktagsfile))
for booktag in input_file:
model.addBookTag(catalog, booktag)
t1_stop = process_time() #tiempo final
print("Tiempo de ejecución carga book tags", t1_stop - t1_start,
" segundos")
