Pandas ਅਤੇ OpenPyXL ਨਾਲ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਸਮੇਂ ValueError ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਪਾਂਡਾ ਅਤੇ ਓਪਨਪੀਐਕਸਐਲ ਨਾਲ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ XML ਪਾਰਸਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ XML ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

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")

ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ: XML ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਜੇਕਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਸੈਕੰਡਰੀ ਐਕਸਲ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਕੇ XML 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।

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=',')

ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਟੈਸਟ ਸਕ੍ਰਿਪਟ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲ ਰੀਡਿੰਗ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ

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()

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

1. ਪਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਗਲਤੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕਿਉਂ ਬਣਦਾ ਹੈ?
2. ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਅਵੈਧ XML ਜਾਂ ਗੈਰ-ਸਟੈਂਡਰਡ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ engine="openpyxl" ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰ pd.read_excel ਜਾਂ OpenPyXL's load_workbook ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਚਕਦਾਰ ਪਹੁੰਚ ਲਈ.
3. ਮੈਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
4. ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ Selenium ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ, ਡਾਊਨਲੋਡ ਬਟਨ 'ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਫ਼ਾਈਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਲਈ Chrome ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ।
5. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬ ਮੋਡੀਊਲ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ?
6. glob ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਣਪਛਾਤੇ ਨਾਵਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਫਾਈਲ ਡਾਉਨਲੋਡਸ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
7. ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਨਾਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
8. ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਡਾਉਨਲੋਡ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਰਤੋਂ os.rename ਇਸ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਣ ਲਈ. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਫਾਈਲ ਦਾ ਇਕਸਾਰ ਨਾਮ ਹੋਵੇ।
9. ਮੈਂ ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਨਾਲ ਕੂਕੀਜ਼ ਅਤੇ ਪੌਪ-ਅਪਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਾਂ?
10. ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ WebDriverWait ਅਤੇ ExpectedConditions ਪੌਪ-ਅਪਸ ਜਾਂ ਬੇਦਾਅਵਾ ਲੋਡ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਐਲੀਮੈਂਟ ਲੋਕੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ By.ID ਜਾਂ By.XPATH.
11. ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ pd.read_excel ਅਤੇ openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਪਰ XML ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। openpyxl.load_workbook ਸ਼ੀਟ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
13. ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਮੇਰੀ ਫਾਈਲ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੋਡ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
14. ਵਰਤੋ unittest ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਫਾਈਲ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੋਡ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਹੋਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਟੈਸਟਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰੋ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀਪਲ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ।
15. ਮੈਂ ਇੱਕ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਦੇ ਸਿਰਫ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
16. ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ skiprows ਅਤੇ usecols ਵਿੱਚ pd.read_excel ਖਾਸ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ।
17. ਕੀ ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਨੂੰ ਇੱਕ CSV ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
18. ਹਾਂ, ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਰਤੋਂ df.to_csv ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਨੂੰ ਇੱਕ CSV ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਤੁਸੀਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ sep=";" ਅਤੇ encoding ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ.
19. ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ XML ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
20. ਨਾਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ openpyxl ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੋ ਕਿ XML ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਫਾਈਲ ਦੀ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਨੂੰ .csv ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਥੋਂ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
21. ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੈਬਪੇਜ 'ਤੇ ਮੈਂ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਐਲੀਮੈਂਟ ਲੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
22. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ WebDriverWait ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੱਤਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋਡ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਾਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨਹੀਂ ਟੁੱਟਦੀ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਸੇਲੇਨਿਅਮ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਲਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬੈਕਅੱਪ ਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ OpenPyXL ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ Pandas ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ XML ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਯਾਤ, ਸੰਪਾਦਿਤ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। 🖥️

ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। 📊