Simple Log Service:Fonctions de table

Génère une table à partir d'un texte au format CSV.

• Syntaxe

  tab_parse_csv(
      data, sep=',', quote='"', lstrip=True,
      headers=None, case_insensitive=True, primary_keys=None,
  )

• Paramètres

  Nom du paramètre	Type de données	Obligatoire	Description
  data	String	Oui	Le texte au format CSV.
  sep	String	Non	Séparateur du format CSV. La valeur par défaut est la virgule (,).
  quote	String	Non	Caractère de guillemet. Si une valeur contient le séparateur, vous devez l'encadrer avec des guillemets. La valeur par défaut est le guillemet double (").
  lstrip	Boolean	Non	Indique s'il faut supprimer les espaces de début de chaque mot-clé. Valeur par défaut : True.
  headers	String, String List	Non	Noms des en-têtes pour chaque champ analysé. Par défaut, les en-têtes sont lus depuis la première ligne. Si la première ligne contient des données au lieu d'en-têtes, spécifiez les en-têtes à l'aide de ce paramètre.
  case_insensitive	Boolean	Non	Indique si la correspondance est insensible à la casse. Valeur par défaut : True.
  primary_keys	String, String List	Non	Clé primaire dans les data. Une fois ce paramètre défini, si vous utilisez une fonction d'enrichissement par mappage, le champ spécifié dans le paramètre field de la fonction doit correspondre à cette clé primaire. Pour plus d'informations sur les fonctions d'enrichissement par mappage, consultez Fonctions d'enrichissement par mappage.

• Réponse

  Renvoie les données de la table mappée.

• Exemples

  • Exemple 1 : Générer une table et mapper la valeur d'un champ.

    • Journal brut

      city:nanjing

    • Règle de transformation

      e_table_map(
          tab_parse_csv(
              "province,city,pop,gdp\nshanghai,shanghai,2000,1000\njiangsu,nanjing,800,500"
          ),
          "city",
          "province",
      )

    • Résultat

      city:nanjing
      province:jiangsu

  • Exemple 2 : Générer une table et mapper les valeurs de plusieurs champs.

    • Journal brut

      city:nanjing
      province:jiangsu

    • Règle de transformation

      e_table_map(
          tab_parse_csv(
              "province,city,pop,gdp\nshanghai,shanghai,2000,1000\njiangsu,nanjing,800,500"
          ),
          ["province", "city"],
          ["pop", "gdp"],
      )

    • Résultat

      city:nanjing
      gdp:500
      pop:800
      province:jiangsu

  • Exemple 3 : Mapper des champs dont les noms diffèrent des noms de colonnes de la table. Dans chaque tuple de champ source, le premier élément est le champ source et le second est le champ de la table. Dans chaque tuple de champ de destination, le premier élément est le champ de la table et le second est le nouveau champ.

    • Journal brut

      city:nanjing
      province:jiangsu

    • Règle de transformation

      e_table_map(
          tab_parse_csv(
              "prov,city,pop,gdp\nshanghai,shanghai,2000,1000\njiangsu,nanjing,800,500"
          ),
          [("province", "prov"), "city"],
          [("pop", "population"), ("gdp", "GDP")],
      )

    • Résultat

      GDP:500
      city:nanjing
      population:800
      province:jiangsu

  • Exemple 4 : Mapper des champs dont les noms diffèrent des noms de colonnes de la table, avec des clés primaires spécifiées. Dans chaque tuple de champ source, le premier élément est le champ source et le second est le champ de la table. Dans chaque tuple de champ de destination, le premier élément est le champ de la table et le second est le nouveau champ. Le champ de la table dans le tuple de champ source doit correspondre à la clé primaire.

    • Journal brut

      city:nanjing
      province:jiangsu

    • Règle de transformation

      e_table_map(
          tab_parse_csv(
              "prov,city,pop,gdp\nshanghai,shanghai,2000,1000\njiangsu,nanjing,800,500",
              primary_keys=["prov", "city"],
          ),
          [("province", "prov"), "city"],
          [("pop", "population"), ("gdp", "GDP")],
      )

    • Résultat

      GDP:500
      city:nanjing
      population:800
      province:jiangsu

Génère un dictionnaire à partir d'une table.

• Syntaxe

  tab_to_dict(table, key_field, value_field, key_join=",", value_join=",")

• Paramètres

  Nom du paramètre	Type de données	Obligatoire	Description
  table	table	Oui	Les données de la table.
  key_field	String, String List	Oui	Colonne(s) de la table utilisée(s) pour générer les clés du dictionnaire. Si vous spécifiez plusieurs colonnes, elles sont jointes par la chaîne indiquée dans key_join.
  value_field	String, String List	Oui	Colonne(s) de la table utilisée(s) pour générer les valeurs du dictionnaire. Si vous spécifiez plusieurs colonnes, elles sont jointes par la chaîne indiquée dans value_join.
  key_join	String	Non	Chaîne utilisée pour joindre plusieurs colonnes afin de former une clé. La valeur par défaut est la virgule (,).
  value_join	String	Non	Chaîne utilisée pour joindre plusieurs colonnes afin de former une valeur. La valeur par défaut est la virgule (,).

• Réponse

  Renvoie les données du dictionnaire mappé.

• Exemples

  • Exemple 1

    • Journal brut

      k1:v1
      city:nj

    • Règle de transformation

      e_dict_map(
          tab_to_dict(tab_parse_csv("city,pop\nsh,2000\nnj,800"), "city", "pop"),
          "city",
          "popu",
      )

    • Résultat

      k1:v1
      city:nj
      popu:800

  • Exemple 2

    • Journal brut

      k1:v1
      city:js,nj

    • Règle de transformation

      e_dict_map(
          tab_to_dict(
              tab_parse_csv("province,city,pop\nsh,sh,2000\njs,nj,800"),
              ["province", "city"],
              "pop",
          ),
          "city",
          "popu",
      )

    • Résultat

      k1:v1
      city:js,nj
      popu:800