def loadBooks(catalog, sep=','):
"""
Carga los libros del archivo. Por cada libro se toman sus autores y por
cada uno de ellos, se crea en la lista de autores, a dicho autor y una
referencia al libro que se esta procesando.
"""
t1_start = process_time() #tiempo inicial
booksfile = cf.data_dir + 'GoodReads/AllMoviesDetailsCleaned.csv'
dialect = csv.excel()
dialect.delimiter = ';'
with open(booksfile, encoding="utf-8-sig") as csvfile:
spamreader = csv.DictReader(csvfile, dialect=dialect)
for row in spamreader:
# Se adiciona el libro a la lista de libros
model.addMovieList(catalog, row)
# Se adiciona el libro al mapa de libros (key=title)
model.addMovieMap(catalog, row)
model.add_gen(catalog, row)
# Se obtienen los autores del libro
#authors = row['authors'].split(",")
# Cada autor, se crea en la lista de autores del catalogo, y se
# adiciona un libro en la lista de dicho autor (apuntador al libro)
#for author in authors:
#model.addAuthor (catalog, author.strip(), row)
t1_stop = process_time() #tiempo final
print("Tiempo de ejecución carga películas:", t1_stop - t1_start,
" segundos")
def loadMovies(catalog, sep=';'):
"""
Carga las películas del archivo.
"""
t1_start = process_time() #tiempo inicial
#moviesfile = cf.data_dir + 'themoviesdb/SmallMoviesDetailsCleaned.csv'
moviesfile = cf.data_dir + 'themoviesdb/AllMoviesDetailsCleaned.csv'
dialect = csv.excel()
dialect.delimiter = sep
with open(moviesfile, encoding="utf-8-sig") as csvfile:
spamreader = csv.DictReader(csvfile, dialect=dialect)
for row in spamreader:
# Se adiciona la pelicula a la lista de peliculas
model.addMovieList(catalog, row)
# Se adiciona la pelicula al mapa de peliculas (key=title)
model.addMovieMap(catalog, row)
t1_stop = process_time() #tiempo final
print("Tiempo de ejecución carga películas:", t1_stop - t1_start,
" segundos")
def loadMovies(catalog, sep=';'):
"""
Carga los libros del archivo. Por cada libro se toman sus autores y por
cada uno de ellos, se crea en la lista de autores, a dicho autor y una
referencia al libro que se esta procesando.
"""
t1_start = process_time() #tiempo inicial
moviesfile = cf.data_dir + 'SmallMoviesDetailsCleaned.csv'
dialect = csv.excel()
dialect.delimiter = sep
with open(moviesfile, encoding="utf-8-sig") as csvfile:
spamreader = csv.DictReader(csvfile, dialect=dialect)
for row in spamreader:
# Se adiciona la pelócula a la lista de películas
model.addMovieList(catalog, row)
# Se adiciona la película al mapa de películas (key=title)
model.addMovieMap(catalog, row)
# Se adiciona el id de la pelicula al mapa de ids (key= id)
model.addIdMap(catalog, row)
# Se adiciona el género al mapa de géneros (key= genre)
model.addGenre(catalog, row)
t1_stop = process_time() #tiempo final
print("Tiempo de ejecución carga películas:", t1_stop - t1_start,
" segundos")
def loadMovies(catalog, sep=';'):
"""
Carga las películas del archivo. Por cada película se toman sus directores y por
cada uno de ellos se crea una referencia a la película que se esta procesando.
"""
t1_start = process_time() #tiempo inicial
moviesfile = cf.data_dir + '/Movies/MoviesCastingRaw-small.csv'
dialect = csv.excel()
dialect.delimiter = sep
with open(moviesfile, encoding="utf-8-sig") as csvfile:
spamreader = csv.DictReader(csvfile, dialect=dialect)
for row in spamreader:
""" AQUI SE AGREGA ÚNICAMENTE LA INFORMACIÓN DE CASTING """
# Se obtienen los actores de la película
# Se crea en la lista de actores del catalogo, y se
# adiciona una película en la lista de dicho actor (apuntador a la película)
actors = [
"actor1_name", "actor2_name", "actor3_name", "actor4_name",
"actor5_name"
]
actors_movie = lt.newList("ARRAY_LIST")
for actor in actors:
if row[actor] != "none":
model.addActor(catalog, row[actor], row)
lt.addLast(actors_movie, row[actor])
#tipo_de_estructura = "lista"
tipo_de_estructura = "mapa"
# Se adiciona la película a la lista de películas
if tipo_de_estructura == "lista":
model.addMovieList(catalog, row, actors_movie)
# Se adiciona la película al mapa de películas (key=title)
if tipo_de_estructura == "mapa":
model.addMovieMap(catalog, row, actors_movie)
# Se obtiene el director de la película
model.addDirector(catalog, row["director_name"], row)
moviesfile = cf.data_dir + '/Movies/SmallMoviesDetailsCleaned.csv'
with open(moviesfile, encoding="utf-8-sig") as csvfile:
spamreader = csv.DictReader(csvfile, dialect=dialect)
actors = map.keySet(catalog["actors"])
directors = map.keySet(catalog["directors"])
""" AQUI SE DEBERÍA AGREGAR UNICAMENTE LA INFORMACIÓN DE VOTOS """
for row in spamreader:
"""
Con estructura de Lista
"""
if tipo_de_estructura == "lista":
addMovieListVoteData(catalog, row)
"""
Con estructura de Mapa
"""
if tipo_de_estructura == "mapa":
model.addMovieMapVoteData(catalog, row)
for actor in actors:
model.addActorVoteData(catalog, actor, row)
for director in directors:
model.addDirectorVoteData(catalog, director, row)
generos = row["genres"].split("|")
for genero in generos:
model.addGenre(catalog, genero, row)
t1_stop = process_time() #tiempo final
print("Tiempo de ejecución carga películas:", t1_stop - t1_start,
" segundos")