Pandas, OpenPyXL എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് Excel ഫയലുകൾ വായിക്കുമ്പോൾ മൂല്യ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് എക്സൽ ഫയൽ ഇറക്കുമതി പിശകുകൾ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുന്നു

ഒരു വെബ്‌സൈറ്റിൽ നിന്ന് എക്‌സൽ ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക, പുനർനാമകരണം ചെയ്യുക, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, ദൈനംദിന ടാസ്‌ക് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഒരു പൈത്തൺ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എഴുതിയിട്ടുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. അപ്രതീക്ഷിതമായി, a നിങ്ങൾ ഒരു ഫയൽ ലോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ കാണിക്കുന്നു openpyxl എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഇതുപോലുള്ള പിശകുകൾ നിരാശാജനകമായേക്കാം, പ്രത്യേകിച്ചും Excel-ൽ പ്രശ്‌നമില്ലാതെ ഫയൽ തുറക്കുകയും എന്നാൽ XML-മായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകൾ പൈത്തണിൽ ഇടുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ. 😕 പരിചയസമ്പന്നരായ പൈത്തൺ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അറിയാവുന്നതുപോലെ, Excel ഫയലുകളിലെ ചെറിയ XML പൊരുത്തക്കേടുകൾ ചിലപ്പോൾ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിനെ തടസ്സപ്പെടുത്തിയേക്കാം. പൈത്തണിനെ എങ്ങനെ ഈ ഫയലുകൾ വിശ്വസനീയമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്ന് കണ്ടെത്തുകയാണ് ഇവിടെ പ്രധാനം.

ഈ ഗൈഡിൽ, ഈ കൃത്യമായ പ്രശ്നം എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാം എന്നതിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. നിങ്ങളുടെ സ്വയമേവയുള്ള ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ ട്രാക്കിൽ തുടരുന്നത് ഉറപ്പാക്കാൻ സാധ്യമായ രണ്ട് കാരണങ്ങളും ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യുകയും എളുപ്പവും ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള പരിഹാരങ്ങളും നൽകുകയും ചെയ്യും.

ഈ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് നുറുങ്ങുകൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ കോഡ് കാര്യക്ഷമമാക്കാനും ഈ പൊതു തടസ്സം ഒഴിവാക്കാനും കഴിയും. Excel ഫയലുകളിലെ XML പിശകുകൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്നും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സുഗമമായി ലോഡ് ചെയ്യാമെന്നും നമുക്ക് നോക്കാം!

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
webdriver.ChromeOptions()	സെലിനിയത്തിനായുള്ള Chrome-നിർദ്ദിഷ്‌ട ക്രമീകരണങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നു, ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ലൊക്കേഷനുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് പോലുള്ള ബ്രൗസർ പരിതസ്ഥിതിയുടെ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌ത Excel ഫയലുകൾ സ്വയമേവ നിയന്ത്രിക്കാൻ ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ നിർണായകമാണ്.
add_experimental_option("prefs", prefs)	പരീക്ഷണാത്മക ബ്രൗസർ ക്രമീകരണങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നതിന് ChromeOptions ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ഡയറക്‌ടറി ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിനും ഓരോ ഡൗൺലോഡിനുശേഷവും സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടൽ തടയുന്നതിനും ഇവിടെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
glob(os.path.join(etf_path, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))	വൈൽഡ്കാർഡ് പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡയറക്‌ടറിയിലെ ഫയലുകൾക്കായി തിരയുന്നു, "Fondszusammensetzung_Amundi" ഉൾപ്പെടുന്ന ഡൈനാമിക് നാമത്തിൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌ത Excel ഫയലിനായി പ്രത്യേകം തിരയുന്നു. ഫയൽ സ്ഥിരമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനും പുനർനാമകരണം ചെയ്യുന്നതിനും ഈ സാഹചര്യത്തിൽ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
WebDriverWait(driver, timeout)	ചില നിബന്ധനകൾ പാലിക്കുന്നത് വരെ (ഉദാ. ഘടകങ്ങൾ ക്ലിക്കുചെയ്യാവുന്നവ) താൽക്കാലികമായി നിർത്താൻ സെലിനിയത്തിന് നിർദ്ദേശം നൽകുന്നു, പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ശ്രമിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പേജ് പൂർണ്ണമായി ലോഡുചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായ ബട്ടണുകളും കുക്കികളും പോലുള്ള ചലനാത്മകമായി ലോഡുചെയ്‌ത ഘടകങ്ങളുമായി സംവദിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
EC.element_to_be_clickable((By.ID, element_id))	ഒരു മൂലകം സംവേദനാത്മകമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള സെലിനിയം അവസ്ഥ. തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് ലോഡുചെയ്യുന്നതിന് നിരാകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ബട്ടണുകൾ പോലുള്ള വെബ്‌പേജ് ഘടകങ്ങളിൽ കാത്തിരിക്കുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്, അകാല ക്ലിക്കുകൾ കൂടാതെ സ്ഥിരമായ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എക്‌സിക്യൂഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')	Openpyxl എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു Excel ഫയൽ ഒരു Pandas DataFrame-ലേക്ക് വായിക്കുന്നു. ഇത് .xlsx ഫയലുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ അനുവദിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് അഡ്രസ് ചെയ്യുന്ന അസാധുവായ XML ഫയലിൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ XML പിശകുകൾക്ക് ഇരയാകാം.
skiprows and skipfooter	ഒരു ഫയലിൻ്റെ തുടക്കത്തിലോ അവസാനത്തിലോ വരികൾ ഒഴിവാക്കുന്ന pd.read_excel നായുള്ള ആർഗ്യുമെൻ്റുകൾ. ഫയൽ കൃത്യമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ അത്യന്താപേക്ഷിതമായ തലക്കെട്ടുകളോ അടിക്കുറിപ്പുകളോ അവഗണിച്ച് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അവ സഹായിക്കുന്നു.
openpyxl.load_workbook(file_path)	pd.read_excel പ്രശ്‌നങ്ങൾ നേരിടുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു ബദൽ സമീപനമായി, പാണ്ടകളെ മറികടന്ന് Excel വർക്ക്ബുക്ക് നേരിട്ട് തുറക്കുന്നു. XML പിശകുകൾ കാരണം സ്റ്റാൻഡേർഡ് റീഡ് കമാൻഡുകൾ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ ഡാറ്റ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ബാക്കപ്പ് രീതി നൽകുന്നു.
unittest.TestCase	ഫയൽ അസ്തിത്വവും ഡാറ്റാഫ്രെയിം ലോഡിംഗും പോലെയുള്ള നിർദ്ദിഷ്‌ട പ്രവർത്തനക്ഷമത പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ നിർവചിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ഘടന, പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പരിസ്ഥിതി അനുയോജ്യത സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിനും പരിഹാരങ്ങൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിനും ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പൈത്തൺ, സെലിനിയം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് എക്സൽ ഫയൽ ഡൗൺലോഡുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുകയും ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു

ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു എക്സൽ ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും പുനർനാമകരണം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഒരു വെബ്‌പേജ് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും സെലിനിയം ഉപയോഗിച്ച് വർക്ക്ഫ്ലോ ആരംഭിക്കുന്നു. സെലിനിയത്തിൻ്റെ നിർദ്ദേശങ്ങളില്ലാതെ ഫയലുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മുൻഗണനകൾ സജ്ജീകരിക്കാൻ അവ ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നതിനാൽ അവ ഇവിടെ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഡൗൺലോഡ് ഡയറക്‌ടറി കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, പോപ്പ്-അപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫ്ലോ തടസ്സപ്പെടുത്താതെ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് സ്വയമേവ ഫയൽ ഉദ്ദേശിച്ച സ്ഥലത്ത് സംരക്ഷിക്കുന്നു. ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനാൽ, ദിവസവും ഫയലുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യേണ്ട ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്കോ ​​വെബ് സ്ക്രാപ്പർമാർക്കോ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌തുകഴിഞ്ഞാൽ, അത് ശരിയായി സംരക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും സ്ഥിരമായി പേരുമാറ്റാൻ കഴിയുമെന്നും ഒരു കൂട്ടം പരിശോധനകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു മൊഡ്യൂൾ ഇവിടെയുണ്ട്, ഇത് പൂർണ്ണമായ പേര് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിലും അതിൻ്റെ ഭാഗിക നാമം ഉപയോഗിച്ച് ഫയൽ കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റിപ്പോർട്ടിൻ്റെ ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകൾ ലഭ്യമാണെങ്കിൽ, "Fondszusammensetzung_Amundi" പോലെയുള്ള അതിൻ്റെ പേരിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം പൊരുത്തപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട് ഗ്ലോബിന് ഫയലിനെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഈ ഡൈനാമിക് ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷനും പേരുമാറ്റലും പിന്നീട് ഫയൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ പിശകുകൾ തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഓരോ തവണയും ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ നിന്നോ സർക്കാർ പോർട്ടലുകളിൽ നിന്നോ പതിവായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്.

പേരുമാറ്റിയ ശേഷം, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഫയൽ ഒരു പാണ്ടസിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു കൃത്രിമത്വത്തിന്. എന്നിരുന്നാലും, ചില ഫയലുകളിൽ Pandas, OpenPyXL എന്നിവയിൽ ലോഡുചെയ്യുമ്പോൾ പിശകുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന XML ഫോർമാറ്റിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം. ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു ഇരട്ട-രീതി സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്ഥിരസ്ഥിതി ലോഡിംഗ് രീതി പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, അത് മാറുന്നു ഒരു ഫാൾബാക്ക് ആയി Excel ഡാറ്റ നേരിട്ട് തുറക്കാനും ആക്സസ് ചെയ്യാനും. പ്രാരംഭ ലോഡിംഗ് രീതി പരാജയപ്പെട്ടാലും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ തുടരാനാകുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് ഈ സമീപനം വർക്ക്ഫ്ലോയ്‌ക്ക് പ്രതിരോധം നൽകുന്നു. എല്ലായ്പ്പോഴും പൂർണ്ണമായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യപ്പെടാത്ത മൂന്നാം കക്ഷി ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത്തരത്തിലുള്ള ബാക്കപ്പ് തന്ത്രം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

അവസാനമായി, പരിസ്ഥിതിയിലുടനീളം വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കാൻ, ഞങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു ഫയൽ ലോഡിംഗ്, പേരുമാറ്റൽ പ്രക്രിയകൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിന്. പൈത്തണിൻ്റെ യൂണിറ്റ്ടെസ്റ്റ് ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച്, ഈ പരിശോധനകൾ ഫയൽ ശരിയായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌തിട്ടുണ്ടോയെന്നും ഡാറ്റാഫ്രെയിം വിജയകരമായി ഡാറ്റ ലോഡുചെയ്യുന്നുവെന്നും പരിശോധിക്കുന്നു, കോഡ് പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു. ഈ ടെസ്റ്റുകൾ ആത്മവിശ്വാസം നൽകുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ സ്ക്രിപ്റ്റ് വിന്യസിക്കുമ്പോൾ അല്ലെങ്കിൽ നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക്. ഈ ഘട്ടങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരം സുഗമമായ വർക്ക്ഫ്ലോ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുകയും സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടലിൻ്റെ ആവശ്യകത നീക്കം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു, വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റ ഡൗൺലോഡുകൾ ആവശ്യമുള്ള പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. 🖥️

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")

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=',')

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()

Excel ഫയലുകൾക്കായി പൈത്തണിൽ കാര്യക്ഷമമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗും

Excel ഫയലുകളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും ഒരു സാധാരണ ജോലിയാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഫിനാൻസ്, ഡാറ്റ സയൻസ്, മാർക്കറ്റ് അനാലിസിസ് തുടങ്ങിയ മേഖലകൾക്ക്. എന്നിരുന്നാലും, പൈത്തണിലേക്ക് Excel ഫയലുകൾ ഇറക്കുമതി ചെയ്യുന്നത് പ്രത്യേക വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കും, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഒപ്പം . അസാധുവായ ഫോർമാറ്റിംഗിൽ നിന്നോ ഫയലിനുള്ളിൽ ഉൾച്ചേർത്ത സ്റ്റൈൽഷീറ്റുകളിൽ നിന്നോ ഉണ്ടാകുന്ന XML-മായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകളാണ് ആവർത്തിച്ചുള്ള ഒരു പ്രശ്നം. ഒരു പരമ്പരാഗത ഫയൽ പിശകിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഈ XML പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കാരണം ഫയൽ പലപ്പോഴും Excel-ൽ നന്നായി തുറക്കുന്നു, പക്ഷേ പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി വായിക്കുമ്പോൾ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നു. "openpyxl" പോലെയുള്ള ശരിയായ ഫയൽ എഞ്ചിൻ Pandas-ൽ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ചില അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള പരിഹാരം ആവശ്യമാണ്.

XML പിശകുകൾ നിലനിൽക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ, OpenPyXL-ൽ നേരിട്ട് പ്രവർത്തിക്കുകയോ പിശക്-കാച്ചിംഗ് മെക്കാനിസങ്ങൾ സജ്ജീകരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന ഒരു ബദൽ സമീപനം ഉൾപ്പെടുന്നു. OpenPyXL നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, ഫയലിൻ്റെ എല്ലാ വശങ്ങളും പാഴ്‌സ് ചെയ്യാതെ തന്നെ റീഡിംഗ് ഷീറ്റുകളിലും ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനിലും കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, OpenPyXL-ൽ നേരിട്ട് ഒരു വർക്ക്ബുക്ക് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു രീതിയും സെൽ-ബൈ-സെൽ വായനയും ഫോർമാറ്റിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ മറികടക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം മന്ദഗതിയിലായിരിക്കാം, എന്നാൽ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുമ്പോൾ തന്നെ XML പിശകുകൾ തടയാൻ സഹായിക്കും. ഫയലുകളുടെ ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യസ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിച്ച Excel വർക്ക്ബുക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് ഒരു മികച്ച പരിഹാരമാണ്.

ഒരു ഫാൾബാക്ക് സമീപനം ചേർക്കുന്നത് ഓട്ടോമേറ്റഡ് വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഡൗൺലോഡ് പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് സെലിനിയം സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് വർക്ക്ഫ്ലോയെ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഓൺലൈൻ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് പതിവായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതികതകൾ, വീണ്ടും ശ്രമിക്കാനുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ, ഇതര ഫയൽ-പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികൾ എന്നിവയുടെ സംയോജനത്തിന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനുവേണ്ടി വളരെ വിശ്വസനീയവും പിശക്-പ്രതിരോധശേഷിയുള്ളതുമായ പൈപ്പ്‌ലൈൻ നൽകാൻ കഴിയും. ആത്യന്തികമായി, ഈ ടെക്നിക്കുകളിൽ നിക്ഷേപിക്കുന്നത് സമയം ലാഭിക്കുകയും സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടലിൻ്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഡാറ്റയെ തർക്കിക്കാതെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ വിശകലന വിദഗ്ധരെ അനുവദിക്കുന്നു. 📊

1. Pandas-ൽ ഒരു Excel ഫയൽ വായിക്കുന്നത് മൂല്യ പിശകിന് കാരണമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
2. Excel ഫയലിൽ അസാധുവായ XML അല്ലെങ്കിൽ നോൺ-സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഫോർമാറ്റിംഗ് അടങ്ങിയിരിക്കുമ്പോഴാണ് സാധാരണയായി ഈ പിശക് ഉണ്ടാകുന്നത്. ഉപയോഗിച്ച് ശ്രമിക്കുക പരാമീറ്റർ ഇൻ അല്ലെങ്കിൽ OpenPyXL ൻ്റെ കൂടുതൽ വഴക്കമുള്ള സമീപനത്തിനായി.
3. പൈത്തണിൽ ഒരു Excel ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാം?
4. നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം വെബ്‌സൈറ്റ് തുറന്ന് ഡൗൺലോഡ് ബട്ടണിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്‌ത് ഡൗൺലോഡ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്‌ത് ഫയൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് Chrome ഓപ്‌ഷനുകൾ സജ്ജമാക്കുക.
5. പൈത്തണിൽ ഗ്ലോബ് മൊഡ്യൂൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?
6. പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡയറക്ടറിയിൽ ഫയലുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു. പ്രവചനാതീതമായ പേരുകളുള്ള ഫയലുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഫയൽ ഡൗൺലോഡുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ.
7. സെലിനിയം ഉപയോഗിച്ച് ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തതിന് ശേഷം എനിക്ക് എങ്ങനെ ഫയലുകളുടെ പേരുമാറ്റാം?
8. ഒരു ഫയൽ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, ഉപയോഗിക്കുക അതിൻ്റെ പേര് മാറ്റാൻ. പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഫയലിന് സ്ഥിരമായ ഒരു പേര് ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഓട്ടോമേഷനുകളിൽ ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
9. സെലിനിയം ഉപയോഗിച്ച് കുക്കികളും പോപ്പ്-അപ്പുകളും എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം?
10. സെലിനിയം ഉപയോഗിക്കുക ഒപ്പം പോപ്പ്-അപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നിരാകരണങ്ങൾ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനായി കാത്തിരിക്കുക, തുടർന്ന് എലമെൻ്റ് ലൊക്കേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവരുമായി സംവദിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ By.XPATH.
11. എന്താണ് തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഒപ്പം ?
12. ഒരു ഡാറ്റാഫ്രെയിമിലേക്ക് ഡാറ്റ വായിക്കുന്ന ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ഫംഗ്‌ഷനാണ്, പക്ഷേ XML പ്രശ്‌നങ്ങൾ നേരിട്ടേക്കാം. ഷീറ്റ്-ലെവൽ ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ നേരിട്ട് നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് താഴ്ന്ന-ലെവൽ ഇൻ്റർഫേസ് നൽകുന്നു.
13. എൻ്റെ ഫയൽ ശരിയായി ലോഡ് ചെയ്താൽ സാധൂകരിക്കാൻ എന്തെങ്കിലും മാർഗമുണ്ടോ?
14. ഉപയോഗിക്കുക ഫയൽ നിലവിലുണ്ടോ, ശരിയായി ലോഡാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കാൻ. പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ലളിതമായ ടെസ്റ്റുകൾ സജ്ജീകരിക്കുക, പ്രത്യേകിച്ചും ഒന്നിലധികം സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് വിന്യസിക്കുമ്പോൾ.
15. ഒരു Excel ഫയലിൻ്റെ ഒരു ഭാഗം മാത്രം എങ്ങനെ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാം?
16. പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുക ഒപ്പം ഇൻ നിർദ്ദിഷ്ട വരികളിലും നിരകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ. അത്യാവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായകമാണ്.
17. പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ഡാറ്റഫ്രെയിം എനിക്ക് ഒരു CSV ഫയലിലേക്ക് കയറ്റുമതി ചെയ്യാനാകുമോ?
18. അതെ, ഡാറ്റ ലോഡുചെയ്ത് പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ശേഷം, ഉപയോഗിക്കുക ഡാറ്റാഫ്രെയിം ഒരു CSV ആയി സംരക്ഷിക്കാൻ. പോലുള്ള ക്രമീകരണങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമാക്കാം ഒപ്പം അനുയോജ്യതയ്ക്കായി.
19. Excel ഫയലുകളിൽ XML പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച മാർഗം ഏതാണ്?
20. ഉപയോഗിച്ച് ഫയൽ വായിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക നേരിട്ട്, ഇത് XML പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ ശക്തമായ മാർഗം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പിശകുകൾ നിലനിൽക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഫയലിൻ്റെ ഒരു പകർപ്പ് .csv ആയി സംരക്ഷിച്ച് അവിടെ നിന്ന് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
21. സെലിനിയത്തിലെ ഒരു വെബ്‌പേജിൽ ഡൈനാമിക് എലമെൻ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം?
22. ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഘടകങ്ങളുമായി സംവദിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ലോഡുചെയ്യുന്നതിന് കാത്തിരിക്കാൻ സെലിനിയത്തിൽ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. പേജിലെ സമയ പ്രശ്‌നങ്ങൾ കാരണം സ്‌ക്രിപ്റ്റ് തകരുന്നില്ലെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

സെലിനിയത്തിനൊപ്പം ഓട്ടോമേഷനും ശ്രദ്ധാപൂർവമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും, Excel ഫയലുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും വിശ്വസനീയവും ആവർത്തിക്കാവുന്നതുമായ ഒരു പ്രക്രിയ സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ബാക്കപ്പ് രീതികൾക്കൊപ്പം OpenPyXL-നൊപ്പം Pandas ഉപയോഗിക്കുന്നത് XML പ്രശ്‌നങ്ങളെ മറികടക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഫോർമാറ്റിംഗ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഉണ്ടായാലും ഡാറ്റ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാനും എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും കയറ്റുമതി ചെയ്യാനും ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു. 🖥️

ഈ ടെക്നിക്കുകൾ പിന്തുടരുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ സമയം ലാഭിക്കുകയും മാനുവൽ പിശകുകളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ തന്ത്രങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് സുഗമമാക്കുകയും തടസ്സങ്ങൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും മൂന്നാം കക്ഷി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഈ രീതിയിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിന് പകരം വിശകലനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാം. 📊