def split_to_segments(csv_text: str, yaml_doc):
csv_rows = read_csv(csv_text)
segment_definitions = InstructionSet(yaml_doc).by_segment
for pdef in segment_definitions:
start, end = pdef.select_applicable_boundaries(csv_rows)
csv_segment = pop_rows(csv_rows, start, end)
yield csv_segment, pdef
yield csv_rows, InstructionSet(yaml_doc).default
def test_parsers():
doc2 = """Объем ВВП, млрд.рублей / Gross domestic product, bln rubles
1999 4823 901 1102 1373 1447
2000 7306 1527 1697 2038 2044"""
csv_rows = read_csv(doc2)
tables = list(split_to_tables(csv_rows))
t1 = u(r1(tables[0]))
datapoints = [x for x in t1.yield_values()]
assert datapoints[0] == {
'freq': 'a',
'label': ('GDP', 'bln_rub'),
'time_index': pd.Timestamp('1999-12-31'),
'value': 4823
}
assert datapoints[1] == {
'freq': 'q',
'label': ('GDP', 'bln_rub'),
'time_index': pd.Timestamp('1999-03-31'),
'value': 901
}
assert datapoints[2] == {
'freq': 'q',
'label': ('GDP', 'bln_rub'),
'time_index': pd.Timestamp('1999-06-30'),
'value': 1102
}
assert datapoints[3] == {
'freq': 'q',
'label': ('GDP', 'bln_rub'),
'time_index': pd.Timestamp('1999-09-30'),
'value': 1373
}
assert datapoints[4] == {
'freq': 'q',
'label': ('GDP', 'bln_rub'),
'time_index': pd.Timestamp('1999-12-31'),
'value': 1447
}
def make(csv_text: str):
rows = read_csv(csv_text)
return list(split_to_tables(rows))
'млн.кв.м общей площади': 'mln_m2',
'% к соответствующему периоду предыдущего года': 'yoy'
})
tables = make(doc)
for x in [u, r1, r2]:
tables = map(x, tables)
tables = list(tables)
assign_trailing_units(tables, required1)
assert includes_required(tables, required1)
for t in tables:
t.set_reader()
values = list(yield_values(tables))
#test 2
csv_rows = read_csv(doc)
tables2 = render(csv_rows,
unit_dict={
'млрд.рублей': 'bln_rub',
'млн.кв.м общей площади': 'mln_m2',
'% к соответствующему периоду предыдущего года': 'yoy'
},
headers_dict={
'GDP': ['Валовый внутренний продукт', 'Объем ВВП'],
'DWELL':
['Ввод в действие жилых домов организациями']
},
required={
'GDP': ['bln_rub', 'yoy'],
'DWELL': ['mln_m2']
},
pdef = Instruction(
boundaries=[
dict(start='1.6. Инвестиции в основной капитал',
end='1.6.1. Инвестиции в основной капитал организаций'),
dict(start='1.7. Инвестиции в основной капитал',
end='1.7.1. Инвестиции в основной капитал организаций')
],
commands=[
dict(var='INVESTMENT',
header=['Инвестиции в основной капитал'],
unit=['bln_rub', 'yoy', 'rog'])
],
)
# actions
tables = render(read_csv(csv_text), units, pdef.headers_dict, pdef.required,
pdef.reader)
# checks
def test_check_parsing_result():
assert len(tables) == 3
assert [t.unit for t in tables] == ['bln_rub', 'yoy', 'rog']
assert [t.name for t in tables] == ['INVESTMENT'] * 3
if __name__ == "__main__":
import pytest
pytest.main([__file__])
в % к соответствующему периоду предыдущего года / percent of corresponding period of previous year
1999 105,3 93,8 99,2 105,0 117,4 92,2 93,8 95,1 94,7 99,2 102,9 102,1 101,9 111,1 114,8 112,1 122,6
"""
required1 = {'GDP': ['bln_rub', 'yoy'], 'DWELL': ['mln_m2']}
r1 = var_parser(name='GDP',
headers=['Валовый внутренний продукт', 'Объем ВВП'])
r2 = var_parser(name='DWELL',
headers=['Ввод в действие жилых домов организациями'])
u = unit_parser({
'млрд.рублей': 'bln_rub',
'млн.кв.м общей площади': 'mln_m2',
'% к соответствующему периоду предыдущего года': 'yoy'
})
csv_rows = read_csv(doc)
tables = list(split_to_tables(csv_rows))
for x in [u, r1, r2]:
tables = map(x, tables)
tables = list(tables)
assign_trailing_units(tables, required1)
for t in tables:
t.set_reader()
values = [x for t in tables for x in t.yield_values()]
tables2 = render(csv_rows,
unit_dict={
'млрд.рублей': 'bln_rub',
'млн.кв.м общей площади': 'mln_m2',
'% к соответствующему периоду предыдущего года': 'yoy'
},
