Curso Python DGA 2011/acceso a datos/slides

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Introducción

  • Una de las tareas más frecuentes que tenemos es el tratamiento de información.
  • Muchas veces esa información está bien estructurada y almacenada en herramientas estándar (bases de datos relacionales),
  • pero otras veces los datos están en hojas de cálculo, páginas web y formatos menos estructurados.

Hojas de cálculo

Mucha información está almacenada en hojas de cálculo.

Ficheros CSV

La información de una hoja de cálculo se puede exportar/importar desde un fichero csv. Python tiene soporte para tratar ficheros csv. Un fichero csv es un fichero de texto.

Lectura

import csv
with open('zaragoza_2010_10.csv') as fin:
    reader = csv.reader(fin, delimiter=";")
    for fila in reader:
        print fila
['Países', 'HOMBRES', 'MUJERES', 'TOTAL']
['Rumania', '16704', '14487', '31191']
['Ecuador', '5612', '5713', '11325']
['Marruecos', '5042', '3007', '8049']

Escritura

with open('codigo_ascii.txt', 'w') as fout:
    writer = csv.writer(fout)
    ascii_a = ord('a')
    for n in range(26):
        writer.writerow((chr(ascii_a+n), ascii_a + n))

Quoting

writer = csv.writer(f, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

Dialectos

>>> csv.list_dialects()
['excel-tab', 'excel']

Se pueden crear dialectos:

csv.register_dialect(nombre, delimiter="|")

Usando nombres de campos

with open('zaragoza_2010_10.csv') as fin:
    # cuidado, toma la primera fila como títulos
    # usad parámetro fieldnames si no
    reader = csv.DictReader(fin, delimiter=";")

Hojas de cálculo Excel

Algunas librerías interesantes:

Hojas de cálculo Excel (II)

Sin embargo es necesario usar COM para :

  • manipular gráficos
  • celdas con texto enriquecido
  • leer fórmulas
  • trabajar con macros y nombres

xlrd

# ejemplo lectura
import xlrd
datos = {} # Dicc. vacío
book = xlrd.open_workbook('sampledata.xls')
hoja = book.sheet_by_index(0)
for i in range(1,sh.nrows): #salta la primera línea
    datos[hoja.cell_value(rowx=i, colx=1)] = hoja.cell_value(rowx=i, colx=2)

xlwt

# ejemplo escritura
import xlwt
lista1 = [1,2,3,4,5]
lista2 = [234,267,281,301,331]
wb = xlwt.Workbook()
ws = wb.add_sheet('Primera hoja')
ws.write(0,0,'Column A')
ws.write(0,1,'Column B')
i = 1
for x,y in zip(lista1,lista2): # Recorre las dos listas a la vez
    ws.write(i,0,x) # Fila, Columna, Datos.
    ws.write(i,1,y)
    i += 1
wb.save('hoja.xls')

Bases de Datos Relacionales

  • Una base de datos relacional es una colección de tablas, cada una tien un número fijo de columnas y un número variable de filas. Las columnas tienen un nombre y contienen datos del mismo tipo.
  • Muchos sistemas de bases de datos: comerciales (Oracle, DB2, SQL Server, ...) y libres (MySQL, PostgreSQL, SQLite ...)
  • SQLite está incluida en Python

Bases de Datos Relacionales en Py

Usar bases de datos relacionales con Python es muy fácil. Python proporciona un estándar para acceder a bases de datos. La DB API 2.0 es la versión vigente (PEP 249) Módulos compatibles:

  • MySQLdb (MySQL)
  • psycopg2 (PostgreSQL)
  • cx_Oracle (Oracle)
  • mxODBC (SQL Server, DB2, Sybase, Oracle, etc.)

Estructura

La DB API usa dos conceptos para realizar los procesos:

  • Objeto Conexión
    • conexión con la base de datos
    • Transacciones
  • Objeto Cursor
    • Ejecuta las sentencias
    • Accede a los resultados

Conexión

  • El objeto conexión se encarga de conectar con la base de datos
  • Proporciona acceso (red/RPC) a la base de datos.
  • Este objeto no permite lanzar sentencias.
  • Gestiona las transacciones (grupos lógicos de sentencias)

Cursor

  • Creado a partir de una conexión
  • Sentencias de manipulación y de consulta en la bbdd.
  • Método execute(), que acepta una secuencia de parámetros.
  • Almacena los datos del result set depués de lanzar la consulta.
  • Método fetch*() que lee los datos del result set

Transacciones

  • DB API 2.0 soporta transacciones (si el motor las soporta) desde el objeto conexión.
  • conexión: commit() / rollback()

Introspección del esquema

  • Busca el tipo de las columnas de una tabla:
  • Método sencillo:
    cursor.execute(select * from testtable where 1=0)
    # mira el atributo cursor.description
  • Método avanzado:

    cursor.columns(table='testtable')
    rows = cursor.fetchall()
  • </div>

    Muy importante: Paso de parámetros

    • No hay que hacer nunca sustitución de cadenas de caracteres para evitar inyección de código.

    Paso de parámetros

    • paramstyle: define cómo se pasan los parámetros.
    • Todos los módulos admiten al menos uno de:
      • 'qmark': Signo de interrogación, ej. '...WHERE name=?'
      • 'numeric': Numerico, posicional, ej. '...WHERE name=:1'
      • 'named': por Nombre, ej. '...WHERE name=:name'
      • 'format': Formato ANSI C, ej. '...WHERE name=%s'
      • 'pyformat': Formato Python, ej. '...WHERE name=%(name)s'

    Ejemplo con sqlite

    # Fuente: http://mundogeek.net/archivos/2008/06/25/bases-de-datos-en-python
    import sqlite3 as dbapi
     
    # 1. Creamos objeto conexión
    bbdd = dbapi.connect("bbdd.dat")
     
    # 2. Creamos un cursor
    cursor = bbdd.cursor()
     
    # 3. Usamos cursor para acceder a la  base de datos
    # 3.1. create
    cursor.execute("""create table empleados (dni text,
                      nombre text,
                      departamento text)""")
     
    # 3.2. insert
    cursor.execute("""insert into empleados
                      values ('12345678-A', 'Manuel Gil', 'Contabilidad')""")
     
    bbdd.commit()
     
    # 3.3 select
    cursor.execute("""select * from empleados
                      where departamento='Contabilidad'""")
     
    # extraer resultados de select --> están almacenados en cursor
    for tupla in cursor.fetchall():
        print tupla

    Ejemplo mysql

    import MySQLdb
     
    dbusername = "user" 
    dbname = 'user_private' 
    dbpassword = 'some_password'
     
    # connect to the database 
    db = MySQLdb.Connect(db = dbname, user = dbusername, passwd = dbpassword)
     
    #To perform a query, you first need a cursor, and then you can execute queries on it. 
    cursor = db.cursor()
     
    # create the query 
    query = "SELECT * FROM foo"
     
    # execute the query 
    cursor.execute(query)
     
    # retrieve the result 
    results = cursor.fetchall()
     
    for firstname, age, city in results: 
        print firstname, age, city

    Ampliación MySQL

    Acceso a MySQL con Python

    === Persistencia de objetos ===

    pickle

    Pickle: convierte un objeto python en secuencia de bytes Funciones de pickle:

    • dumps(objeto, proto): serializa a una string
    • dump(objeto, archivo, proto): guarda en archivo
    • loads(cadena, proto): des-serializa una string
    • load(archivo, proto): carga desde archivo
    >>> import pickle
    >>> s = pickle.dumps({1:'a',2:'b'},0) >>> s
    "(dp0\nI1\nS'a'\np1\nsI2\nS'b'\np2\ns."
    >>> print pickle.loads(s) {1: 'a', 2: 'b'}

    Shelve

    Shelve: objeto similar a un diccionario persistente

    • open(filename, flag='c', protocol=None, writeback=False) #crea un diccionario persistente
    • flag= 'r': solo lectura, 'w': lectura/escritura, 'c':creación y lectura/escritura, 'n': nuevo
    • shelve.sync(): sincronizar (writeback=True)
    • shelve.close(): grabar y cerrar diccionario
    >>>import shelve
    >>> d = shelve.open('alumnos.dat') # abrir archivo 
    >>> d['12cd'] = {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'Pérez'}
    >>> data = d['12cd'] # leer una COPIA de los datos 
    >>> del d['12cd'] # borra los datos almacenados

    ORM



    Icon inter.gif

    ORM

    El mapeo objeto-relacional (Object-Relational mapping, o sus siglas) es una técnica de programación para convertir datos entre el sistema de tipos utilizado en un lenguaje de programación orientado a objetos y el utilizado en una base de datos relacional, utilizando un motor de persistencia (http://es.wikipedia.org/wiki/Mapeo_objeto-relacional)



    En un modelo tradicional de bases de datos (ver charla de pycamp.orm:

    MySQL <------------> dialecto_sql_1 <---> MySQLdb <----> Python
    PostgreSQL <-------> dialecto_sql_2 <---> psycopg2 <---> python
    Oracle <-----------> dialecto_sql_3 <---> cx_Oracle <--> Python
    

    Esto dificulta las migraciones y la escalabilidad de las aplicaciones:

    • Cada base de datos usa un dialecto.
    • Al usar el driver de Python tenemos que usar ese dialecto. Una migración supone cambiar muchas sentencias al nuevo dialecto.

    Cuando trabajamos con un ORM sólo usamos objetos Python. El ORM se encarga de traducir las sentencias al dialecto de la base de datos:

    BASE_DE_DATOS <-----> ORM (SQLAlchemy, Elixir ...) <------> PYTHON
    
    El mismo código Python funcionará en PostgreSQL, Oracle o MySQL.

    Un ejemplo

    Incrementar la edad de las personas que tienen 20 años: Sin ORM

    cursor.execute(“SELECT * FROM personas WHERE edad=20")
    for row in cursor.fetchall():
        id = row[0]
        edad = row[1]
        cursor.execute(“UPDATE personas WHERE id=%s SET edad=%d” % (id, edad+1))

    Con ORM

    for p in Personas.listado(edad=20): # ejecuta SELECT
        p.edad = p.edad + 1
        p.update() # ejecuta UPDATE

    Elixir

    (Tutorial basado en http://elixir.ematia.de/trac/wiki/TutorialDivingIn)

    • Capa declarativa sobre SQLAlchemy
    • SQLAlchemy usa el patrón "Data Mapper" (no hay relación uno a uno de tablas y clases: las clases se pueden mapear a selects arbitrarias)
    • Elixir usa el patrón "Active Record": relación uno a uno de clases y tablas.
    • Soporta claves primarias compuestas.

    Instalar

    $ sudo easy_install elixir  # pip install elixir
    

    Un modelo sencillo

    La clase Entity define clases, tablas y mapper en un sólo paso.

    modelo.py

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from elixir import *
     
    metadata.bind = "sqlite:///peliculas.sqlite"
    metadata.bind.echo = True
     
    class Pelicula(Entity):
        titulo = Field(Unicode(30))
        year = Field(Integer)
        descripcion = Field(UnicodeText)
     
        def __repr__(self):
            return u'<Peli: "%s" (%d)>' % (self.titulo, self.year)

    Creación de la bases de datos

    >>> from modelo import *
    >>> setup_all()   # crea la el objeto Tabla SQLAlchemy y el objeto Mapper para la clase Película.
    >>> create_all()  # crea las tablas SQL correspondientes a la Tabla SQLAlchemy


    CREATE TABLE modelo_pelicula (
        id INTEGER NOT NULL, 
        titulo VARCHAR(30), 
        YEAR INTEGER, 
        descripcion TEXT, 
        PRIMARY KEY (id)
    )

    Por defecto la tabla se llama <nombre_del_modulo>_<nombre_de_la_clase>. Si ningún campo tiene el parámetro primary_key=True, crea un atributo id.

    >>> Pelicula(titulo=u"Blade Runner", year=1982)
    <Peli: "Blade Runner" (1982)>
    >>> session.commit()
    >>> Pelicula.query.all()
    [<Peli: "Blade Runner" (1982)>]
    >>> peli = Pelicula.query.first() # .first() equivalente a .all()[0]
    >>> peli.year = 1983
    >>> session.commit()
    >>> Pelicula.query.all()
    [<Peli: "Blade Runner" (1983)>]

    Eliminar

    >>> movie.delete()
    >>> session.commit()
    >>> Pelicula.query.all()
    []

    Relaciones

    class Pelicula(Entity):
        titulo = Field(Unicode(30))
        year = Field(Integer)
        descripcion = Field(UnicodeText)
        director = ManyToOne('Director')    # <-- Añade esta línea
     
        def __repr__(self):
            return '<Peli: "%s" (%d)>' % (self.titulo, self.year)
     
    class Director(Entity):
        nombre = Field(Unicode(60))
        peliculas = OneToMany('Pelicula')         # <-- Añade esta línea
     
        def __repr__(self):
            return '<Director "%s">' % self.nombre
    >>> from model import *
    >>> setup_all(True)
    CREATE TABLE model_director (
        id INTEGER NOT NULL, 
        nombre VARCHAR(60), 
        PRIMARY KEY (id)
    )
     
    CREATE TABLE model_movie (
        id INTEGER NOT NULL, 
        titulo VARCHAR(30), 
        YEAR INTEGER, 
        descripcion TEXT, 
        director_id INTEGER, 
        PRIMARY KEY (id), 
        CONSTRAINT model_movie_director_id_fk FOREIGN KEY(director_id) REFERENCES model_director (id)
    )
    # directores
    >>> rscott = Director(nombre=u"Ridley Scott")
    >>> glucas = Director(nombre=u"George Lucas")
    # películas
    >>> alien = Pelicula(titulo=u"Alien", year=1979)
    >>> swars = Pelicula(titulo=u"Star Wars", year=1977)
    >>> brunner = Pelicula(titulo=u"Blade Runner", year=1982)
    # Añadimos películas a los directores
    >>> rscott.peliculas.append(brunner) 
    >>> rscott.peliculas.append(alien)
    >>> swars.director = glucas
    # comprobación
    >>> glucas.peliculas
    [<Pelicula "Star Wars" (1977)>]
    >>> session.commit()

    Búsquedas

    >>> Pelicula.query.filter_by(titulo=u"Alien").one()
    <Pelicula "Alien" (1979)>
    >>> Pelicula.query.filter(Pelicula.year > 1980).all()
    [<Pelicula "Blade Runner" (1982)>]
    >>> Pelicula.query.filter(Pelicula.director.has(nombre=u'Ridley Scott')).all()
    [<Pelicula "Alien" (1979)>, <Pelicula "Blade Runner" (1982)>]
    >>> Pelicula.query.filter(Pelicula.director.has(Director.nombre.endswith(u'Scott'))).all()
    [<Pelicula "Alien" (1979)>, <Pelicula "Blade Runner" (1982)>]
     
    # Búsquedas generativas (usando partes de otras búsquedas)
     
    >>> d = Director.get_by(nombre=u'Ridley Scott') # Class.get_by(xxx) es un atajo para Class.query.filter_by(xxx).first()
    >>> q = Pelicula.query.filter_by(director=d)
    >>> q.filter_by(year=1979).all()
    [<Pelicula "Alien" (1979)>]
    >>> from sqlalchemy import desc
    >>> q.order_by(desc(Pelicula.year)).all()
    [<Pelicula "Blade Runner" (1982)>, <Pelicula "Alien" (1979)>]

    Relaciones muchos a muchos

    # modifica ...
     
    class Genero(Entity):
        nombre = Field(Unicode(15), primary_key=True)
        peliculas = ManyToMany('Pelicula')
     
        def __repr__(self):
            return '<Genero "%s">' % self.nombre
     
    class Pelicula(Entity):
        titulo = Field(Unicode(30), primary_key=True)   # <-- modifica esta línea
        year = Field(Integer, primary_key=True)        # <-- y ésta
        descripcion = Field(UnicodeText)
        director = ManyToOne('Director')
        generos = ManyToMany('Genero')                   # <-- añade esta línea
     
        def __repr__(self):
            return '<Pelicula "%s" (%d)>' % (self.titulo, self.year)
    >>> from model import *
    >>> setup_all(True)
    >>> scifi = Genero(nombre=u"Science-Fiction")
    >>> rscott = Director(nombre=u"Ridley Scott")
    >>> glucas = Director(nombre=u"George Lucas")
    >>> alien = Pelicula(titulo=u"Alien", year=1979, director=rscott, generos=[scifi, Genero(nombre=u"Horror")])
    >>> brunner = Pelicula(titulo=u"Blade Runner", year=1982, director=rscott, generos=[scifi])
    >>> swars = Pelicula(titulo=u"Star Wars", year=1977, director=glucas, generos=[scifi])
    >>> session.commit()
    >>> Pelicula.query.filter(Pelicula.generos.any(nombre=u"Horror")).all()
    [<Pelicula "Alien" (1979)>]
    === Opciones ===

    Nombre de la tabla

    class Pelicula(Entity):
        using_options(tablenombre='peliculas')
     
        titulo = Field(Unicode(30))
        year = Field(Integer)
        descripcion = Field(UnicodeText)

    Más opciones: ver API.

    Sesiones

    La sesión implementa el patrón unidad de trabajo.

    Herencia

    Si pensamos en introducir actores y directores:

    class Persona(Entity):
        using_options(inheritance='multi')
        nombre = Field(Unicode(60))
        def __repr__(self):
            return '<Persona "%s">' % self.nombre
     
    class Actor(Persona):
        using_options(inheritance='multi')
        peliculas = ManyToMany('Pelicula')
     
        def __repr__(self):
            return '<Actor "%s">' % self.nombre
     
    class Director(Persona):
        using_options(inheritance='multi')
        peliculas = OneToMany('Pelicula')
     
        def __repr__(self):
            return '<Director "%s">' % self.nombre
    >>> rscott = Director(nombre=u"Ridley Scott")
    >>> glucas = Director(nombre=u"George Lucas")
    >>> hford = Actor(nombre=u"Harrison Ford")
    >>> mhamill = Actor(nombre=u"Mark Hamill")
    >>> sweaver = Actor(nombre=u"Sigourney Weaver")
    >>> session.commit()
     
    >>> Persona.query.all()
    [<Director "Ridley Scott">,  <Director "George Lucas">,
     <Actor "Harrison Ford">,  <Actor "Mark Hamill">,
     <Actor "Sigourney Weaver">]
    >>> Actor.query.all()
    [<Actor "Harrison Ford">, <Actor "Mark Hamill">, <Actor "Sigourney Weaver">]

    Profundización

    Web scraping: la web como fuente de información

    La web se está transformando en una web de datos, pero muy poca información se sirve de forma estructurada y abierta:

    Dificultades

    • Información poco o mal estructurada
    • Etiquetado no válido

    Alternativas

    • Leer la información de la web y parsearla con herramientas de análisis textual (expresiones regulares, etc.)
    Some people, when confronted with a problem, think “I
    know, I’ll use regular expressions.” Now they have two
    problems.
     – Jamie Zawinski
    
    from urllib import urlopen
    URL = 'http://mipagina.com'
    doc = urlopen(URL).read()
    • Usar parsers de html/xml. Estos parsers tiene que poder leer tagsoup porque se encontrarán con código no válido:
      • BeautifulSoup, lxml, amara.

    Amara

    • Una muy rápida y con una sintaxis más cercana al xml
      import amara
      URL = '....'  # URL puede ser una url, una ruta de un fichero o una cadena de texto
      doc = amara.parse(URL)
    • Otra más amigable y fácil de utilizar, que convierte el xml en objetos python.

      from amara import bindery
      URL = '....'  
      doc = bindery.parse(URL)
      # si el html o xml puede no ser válido:
      from amara.bindery import html
      URL = '....'  
      doc = html.parse(URL)

    Instalar

    Para instalar la última versión:

    $ sudo pip install http://files.akara.info/00-amara-latest.tar.bz2
    

    Es necesario tener instalado un compilador de C y la cabeceras de python (en debian/ubuntu hay que instalar python-dev

    === Ejemplos habituales de uso ===

    Búsqueda por expresiones XPATH

    Icon present.gif
    Tip: Hay herramientas como firebug que permite copiar el XPATH de un elemento.

    Búsqueda de las imágenes de un artículo

    >>> from amara.bindery import html
    >>> URL = 'http://heraldo.es'
    >>> doc = html.parse(URL)
    >>> imagenes = doc.xml_select(u'//img') # las imágenes van en etiquetas img
    >>> len(imagenes)
    65
    >>> primera_imagen = imagenes[0]
    >>> print primera_imagen.xml_encode()
    <img src="/MODULOS/global/publico/interfaces/img/logo-Heraldo.png" alt="Últimas noticias de Aragón, Zaragoza, Huesca y Teruel del periódico digital Heraldo.es"/>
    >>> for im in imagenes:
            print im.src
    /MODULOS/global/publico/interfaces/img/logo-Heraldo.png
    /uploads/imagenes/iconos/titulos/jmj.jpg
    /uploads/imagenes/rec70/_cuatrovientos6_011b2ad5.jpg
    ...

    Búsqueda de las entradas de una revista

    Barrapunto publica sus entradas como

    <div class="article">
    <div class="generaltitle">
    	<div class="title">
    		<h3>
    			<a href="//softlibre.barrapunto.com/">Software Libre</a>: Todo listo para la celebración de los 20 años de Linux
     
    		</h3>
    	</div>
    </div>
    <div class="details">
    ...		
    </div>
    ...
    </div>

    Para extraer los nombres de los artículos de la primera página:

    >>> from amara.bindery import html
    >>> from amara.lib import U  # Extrae los nodos de texto de un fragmento
    >>> articulos = doc.xml_select(u'//div[@class="article"]')
    >>> len(articulos)
    15
    >>> for ar in articulos:
    	print U(ar.div).strip()  # Navega por el nodo artículo.
                                     # Cuidado con los espacios en blanco y saltos
     
    Software Libre: Todo listo para la celebración de los 20os de Linux
    Publicado SmartOS, sistema operativo basado en Illumos
    Un dispositivo permite a los invidentes ver a través de su lengua
    El fin de la ley de Moore
    ...
    Más ejemplos en http://wiki.xml3k.org/Amara/Recipes

    Expresiones XPATH útiles

    # Nodo que contenga una cadena de texto:
    expresion = u'.//text()[contains(., "python")]'
    expresion = u'.//text()[contains(., "%s")]' % cadena.decode('utf-8')
    # Nodos o atributos que contengan una cadena:
    expresion = expr = u'.//@*[contains(., "%s")]'

    Inyección de marcado

    Se puede transformar un documento para añadirle o quitarle información.

    • En este ejemplo añadimos unos links a los nombre de los autores, detectados por expresiones regulares:

    https://github.com/zepheira/amara/blob/master/demo/inject_markup.py

    </div>