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")