التعامل مع ValueError عند قراءة ملفات Excel باستخدام Pandas وOpenPyXL

حل أخطاء تحليل XML في ملفات Excel باستخدام Pandas وOpenPyXL

استخدام Python مع السيلينيوم وPandas لمعالجة مشكلات بنية XML في ملفات Excel

import os
import pandas as pd
import time
from glob import glob
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# Set up download options for Chrome
options = webdriver.ChromeOptions()
download_dir = os.path.abspath("./ETF/test")
options.add_experimental_option("prefs", {"download.default_directory": download_dir})
driver_path = "./webdriver/chromedriver.exe"
driver_service = Service(driver_path)
driver = webdriver.Chrome(service=driver_service, options=options)
# Automate download of Excel file with Selenium
driver.get('https://www.amundietf.de/de/professionell')
driver.maximize_window()
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//button[normalize-space()='Professioneller Anleger']"))).click()
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "confirmDisclaimer"))).click()
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "CookiesDisclaimerRibbonV1-AllOn"))).click()
time.sleep(2)
file_path = os.path.join(download_dir, "test.xlsx")
# Rename file
file_glob = glob(os.path.join(download_dir, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))
if file_glob:
    os.rename(file_glob[0], file_path)
else:
    print("File not found for renaming")
driver.quit()
# Read and process the file
try:
    df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', skiprows=18, skipfooter=4, header=1, usecols="B:H")
    df.to_csv('./ETF/test/test.csv', sep=';', encoding='latin-1', decimal=',')
except ValueError as e:
    print(f"Error reading Excel file: {e}")
    # Alternative method with openpyxl direct read (backup approach)
    import openpyxl
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook.active
    data = sheet.values
    print("Data loaded using backup approach")

الحل البديل: استخدام وضع التوافق لتجنب أخطاء XML

يعمل هذا الأسلوب على تقليل التبعيات على XML عن طريق حفظ تنسيق Excel ثانوي في حالة فشل التحليل الأولي.

import pandas as pd
import openpyxl
def safe_load_excel(file_path):
    try:
        # First attempt using pandas' read_excel with openpyxl
        df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
    except ValueError:
        print("Switching to secondary method due to XML issues")
        workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
        sheet = workbook.active
        data = sheet.values
        headers = next(data)
        df = pd.DataFrame(data, columns=headers)
    return df
# Usage example
file_path = './ETF/test/test.xlsx'
df = safe_load_excel(file_path)
df.to_csv('./ETF/test/test_fixed.csv', sep=';', encoding='latin-1', decimal=',')

اختبار البرنامج النصي للتوافق مع البيئة

اختبارات الوحدة لضمان توافق قراءة الملفات في بيئات مختلفة

import unittest
import os
from your_module import safe_load_excel
class TestExcelFileLoad(unittest.TestCase):
    def test_file_exists(self):
        self.assertTrue(os.path.exists('./ETF/test/test.xlsx'), "Excel file should exist")
    def test_load_excel(self):
        df = safe_load_excel('./ETF/test/test.xlsx')
        self.assertIsNotNone(df, "DataFrame should not be None after loading")
        self.assertGreater(len(df), 0, "DataFrame should contain data")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

أسئلة شائعة حول معالجة ملفات Excel في بايثون

1. لماذا تؤدي قراءة ملف Excel في Pandas إلى حدوث خطأ في القيمة؟
2. ينشأ هذا الخطأ عادةً عندما يحتوي ملف Excel على تنسيق XML غير صالح أو تنسيق غير قياسي. حاول استخدام engine="openpyxl" المعلمة في pd.read_excel أو OpenPyXL load_workbook لنهج أكثر مرونة.
3. كيف يمكنني أتمتة تنزيل ملف Excel في بايثون؟
4. يمكنك استخدام Selenium لأتمتة التنزيل عن طريق فتح موقع الويب، والانتقال إلى زر التنزيل، وتعيين خيارات Chrome للتحكم في معالجة الملفات.
5. ماذا تفعل وحدة الكرة الأرضية في بايثون؟
6. glob يساعد في تحديد موقع الملفات في الدليل باستخدام مطابقة الأنماط. يعد هذا مفيدًا للعثور على الملفات ذات الأسماء غير المتوقعة، خاصة عند تنزيل الملفات تلقائيًا.
7. كيف يمكنني إعادة تسمية الملفات بعد التنزيل باستخدام السيلينيوم؟
8. بمجرد تنزيل الملف، استخدم os.rename لتغيير اسمها. يعد هذا أمرًا ضروريًا في عمليات التشغيل الآلي للتأكد من أن الملف له اسم ثابت قبل المعالجة.
9. كيف أتعامل مع ملفات تعريف الارتباط والنوافذ المنبثقة مع السيلينيوم؟
10. استخدم السيلينيوم WebDriverWait و ExpectedConditions لانتظار تحميل النوافذ المنبثقة أو إخلاء المسؤولية، ثم التفاعل معها باستخدام محددات مواقع العناصر مثل By.ID أو By.XPATH.
11. ما الفرق بين pd.read_excel و openpyxl.load_workbook؟
12. pd.read_excel هي وظيفة عالية المستوى تقرأ البيانات في DataFrame ولكنها قد تواجه مشكلات في XML. openpyxl.load_workbook يوفر واجهة ذات مستوى أدنى للتحكم في استخراج البيانات على مستوى الورقة مباشرة.
13. هل هناك طريقة للتحقق من تحميل الملف الخاص بي بشكل صحيح؟
14. يستخدم unittest للتحقق من وجود الملف وتحميله بشكل صحيح. قم بإعداد اختبارات بسيطة للتحقق من تحميل البيانات كما هو متوقع، خاصة عند النشر على أنظمة متعددة.
15. كيف أقوم بمعالجة جزء فقط من ملف Excel؟
16. استخدم المعلمات skiprows و usecols في pd.read_excel للتركيز على صفوف وأعمدة محددة. وهذا مفيد لتحميل البيانات الأساسية فقط.
17. هل يمكنني تصدير DataFrame المعالج إلى ملف CSV؟
18. نعم، بعد تحميل ومعالجة البيانات، استخدم df.to_csv لحفظ DataFrame كملف CSV. يمكنك تحديد الإعدادات مثل sep=";" و encoding من أجل التوافق.
19. ما هي أفضل طريقة للتعامل مع مشكلات XML في ملفات Excel؟
20. حاول قراءة الملف باستخدام openpyxl مباشرة، مما يوفر طريقة أكثر قوة للتعامل مع أخطاء XML. إذا استمرت الأخطاء، ففكر في حفظ نسخة من الملف بتنسيق ‎.csv ومعالجتها من هناك.
21. كيف يمكنني التعامل مع تحميل العناصر الديناميكية على صفحة ويب في السيلينيوم؟
22. استخدام WebDriverWait في السيلينيوم يسمح لك بالانتظار حتى يتم تحميل العناصر قبل التفاعل معها. وهذا يضمن عدم انقطاع البرنامج النصي بسبب مشاكل التوقيت على الصفحة.

ضمان المعالجة السلسة للبيانات من خلال الأتمتة ومعالجة الأخطاء

يتيح لك دمج الأتمتة مع السيلينيوم والتعامل الدقيق مع الأخطاء إنشاء عملية موثوقة وقابلة للتكرار لتنزيل ملفات Excel ومعالجتها. يساعد استخدام Pandas جنبًا إلى جنب مع OpenPyXL مع طرق النسخ الاحتياطي في تجاوز مشكلات XML، مما يجعل من الممكن استيراد البيانات وتحريرها وتصديرها حتى مع وجود حالات عدم تناسق محتملة في التنسيق. 🖥️

باتباع هذه التقنيات، يمكنك توفير الوقت وتقليل فرص حدوث أخطاء يدوية. تعمل هذه الاستراتيجيات على جعل التعامل مع بياناتك أكثر سلاسة، وتقليل الانقطاعات، خاصة عند التعامل مع ملفات من مصادر خارجية. بهذه الطريقة، يمكنك التركيز على التحليل بدلاً من استكشاف الأخطاء وإصلاحها. 📊