Metadata-Version: 2.1
Name: mg-file
Version: 0.1
Summary: Это встраемовая библиотека для работы с файлами формата txt csv json pick sq
Home-page: https://github.com/denisxab/mg_file
License: Apache-2.0
Keywords: Файлы,SqlLite
Author: Denis Kustov
Author-email: denis-kustov@rambler.ru
Requires-Python: >=3.6,<4.0
Classifier: License :: OSI Approved :: Apache Software License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Project-URL: Repository, https://github.com/denisxab/mg_file
Description-Content-Type: text/markdown

# Что это ?
Это встраемовая библиотека для работы с 
файлами формата 
- txt = [TxtFile](#txtfile)
- csv = [CsvFile](#csvFile)
- json = [JsonFile](#jsonfile)
- pick = [PickleFile](#picklefile)
- SqlLite = [SqlLiteQrm](#sqlLiteqrm)


# Описание функционала библиотеки
## TxtFile
Сначала создаем экземпляр класса `TxtFile` а потом работаем с его методами
```python
txt_obj = TxtFile("test.txt")
```
---
- `readFileToResDict(*args: str, separator: str = '\n')-> Dict[str, str]` = Считывает файл и возвращает Dict
с ключами заданными в параметры `*args` разграничение происходит по параметру 
`separator`
> Пример
```python
txt_obj.writeFile("my name\nmy passwd\nmy token")
res = txt_obj.readFileToResDict("name", "passwd", "token")
assert res == {'name': 'my name', 'passwd': 'my passwd', 'token': 'my token'}
```
---
- `readFile(limit: int = 0, *, encoding: str = None)-> str` = Обычное чтение `.txt` файла.
Можно указать лимит по чтение строчек `limit`. И кодировку чтения `encoding` значения такие же как и 
стандартной функции `open()`
> Пример
```python
test_text = "123123\n3123133\n12312d1d12313"
txt_obj.writeFile(test_text)
assert txt_obj.readFile(limit=2) ==  "123123\n3123133\n"
```
---
- `searchFile(name_find:str) -> bool` = Поиск слова `name_find` в тексте
> Пример
```python
test_text = "Optional. If the number of \n bytes returned exceed the hint number, \n no more lines will be returned. Default value is  -1, which means all lines will be returned."
txt_obj.writeFile(test_text)
assert txt_obj.searchFile("more") ==  True
```
---
- `readBinaryFile()->bytes` = Чтение бинарного файла
> Пример
```python
test_str = '123'
txt_obj.writeBinaryFile(test_str.encode())
assert test_str.encode() ==  txt_obj.readBinaryFile()
```
---
- `writeFile(data:str)` = Запись в тактовом режиме
---
- `appendFile(data: str)` = Добавление в текстовом режиме
---
- `writeBinaryFile(data: Union[bytes, memoryview])` = Запись в бинарном режиме
---
- `appendBinaryFile(data: bytes)` = Добавление данных в бинарный файл
---



## CsvFile
Сначала создаем экземпляр класса `CsvFile` а потом работаем с его методами
```python
csv_obj = CsvFile("test.csv")
```
- `readFile(encoding: str = "utf-8", newline: str = "", limit: int = None, miss_get_head=False) -> List[List[str]]` = 
чтение cvs файла. `encodin newline` стандартной функции `open()`. `limit` сколько строк считать с начало.
 `miss_get_head` вернуть данные без заголовков
> Пример
```python
csv_obj.writeFile(
    [[1, 23, 41, 5],
     [21, 233, 46, 35],
     [13, 233, 26, 45],
     [12, 213, 43, 56]], FlagDataConferToStr=True, header=("Данные", "Data", "Числа", "Num"))


assert csv_obj.readFile() == [['Данные', 'Data', 'Числа', 'Num'],
                                ['1', '23', '41', '5'],
                                ['21', '233', '46', '35'],
                                ['13', '233', '26', '45'],
                                ['12', '213', '43', '56']]
```
---
- `readFileAndFindDifferences(new_data_find: List[List], funIter) -> bool` = Чтение csv файла, с проверкой различий входных данных
с данными в файле, если такие различия найдены то выполняется переданная функция `funIter`.
> Пример
```python
data_file = [ ['1','2'],['3','2'], ["today","Saturday"]]
new_data =  [ ['1','2'],['3','2'], ["today","Monday"]]
DifferenceList = []
csv_obj.writeFile(data_file, header=("h1", "h2"))
csv_obj.readFileAndFindDifferences(new_data, DifferenceList.append)
assert  DifferenceList == [["today","Saturday"]]
```
---
- `readFileRevers(limit: int = None, encoding: str = "utf-8", newline: str = "") ->  List[List[str]]` = Чтение cvs файла с конца в начало.
`encodin newline` стандартной функции `open()`. `limit` сколько строк считать с конца.
> Пример
```python
csv_obj.writeFile(
    [[1, 23, 41, 5],
     [21, 233, 46, 35],
     [13, 233, 26, 45],
     [12, 213, 43, 56]], FlagDataConferToStr=True, header=("Данные", "Data", "Числа", "Num"))
assert csv_obj.readFileRevers() ==  [['12', '213', '43', '56'], 
                                    ['13', '233', '26', '45'], 
                                    ['21', '233', '46', '35'],
                                    ['1', '23', '41', '5'],
                                    ['Данные', 'Data', 'Числа', 'Num']]
```
---
- `writeFile(data: Union[List[Union[str, int, float]],
                                    List[List[Union[str, int, float]]]], *,
                  header: tuple = None,
                  FlagDataConferToStr: bool = False,
                  encoding: str = "utf-8",
                  newline: str = "")` = Запись данных в csv файл. `encodin newline` стандартной функции `open()`. 
`FlagDataConferToStr` Проверять все входнее данные и конвертировать их в тип `str`. `header` = Задать заголовки столбцам. 
---
- `appendFile(data: Union[List[Union[str, int, float]],
                                     List[List[Union[str, int, float]]]], *,
                   FlagDataConferToStr: bool = False,
                   encoding: str = "utf-8",
                   newline: str = ""
                   )` = Добавить данные в конец csv файла. Такие же параметры как у `writeFile.
> Пример
```python
csv_obj.writeFile(
    [[1, 23, 41, 5],
     [21, 233, 46, 35],
     [13, 233, 26, 45],
     [12, 213, 43, 56]], FlagDataConferToStr=True, header=("Данные", "Data", "Числа", "Num"))

csv_obj.appendFile([['2323', '23233', '23']])

assert csv_obj.readFile() ==  [['Данные', 'Data', 'Числа', 'Num'], 
                                    ['1', '23', '41', '5'], 
                                    ['21', '233', '46', '35'],
                                    ['13', '233', '26', '45'], 
                                    ['12', '213', '43', '56'],
                                    ['2323', '23233', '23']]
```
---

## JsonFile
Сначала создаем экземпляр класса `JsonFile` а потом работаем с его методами
> Пример
```python
json_obj = JsonFile("test.json")
```
---
- `readFile()` = Чтение данных из json файла
---
- `writeFile(data: Union[List, Dict], *, indent=4, ensure_ascii: bool = False)` = Запись данных в файл, входные 
параметры такие же как у стандартной функции `open()`
---
- `appendFile(data: Union[List, Dict], *, ensure_ascii: bool = False)` = Добавить данные в файл
> Пример
```python
# List
tempers: List = [1,2,3,4]

json_obj.writeFile(tempers)
json_obj.appendFile(tempers)

tempers += tempers
assert tempers == json_obj.readFile()

# Dict
tempers: Dict = {'1':11,'2':22,'3'::33}  # Все ключи должны быть типа str

json_obj.writeFile(tempers)
json_obj.appendFile(tempers)

tempers.update(tempers)
assert tempers ==  json_obj.readFile()
```
---

## PickleFile

Сначала создаем экземпляр класса `PickleFile` а потом работаем с его методами
> Пример
```python
pick_obj = PickleFile("test.pkl")
```

---
-`writeFile( data: Any, *, protocol: int = 3)` = Записать данные в pkl

---
-`readFile()` = Чтение данных phl
> Пример
```python
test_data = [
    (1, 2, 3, 4),
    [12, 23, 221],
    ["1231", 12, (2, 22)],
    {213123, 123213},
    {'s1': '213'},
]
for td in test_data:
    pick_obj.writeFile(td)
    assert pick_obj.readFile() ==  td
    pick_obj.deleteFile()
```
---
-`appendFile(data:  Union[Tuple, List, Dict, Set], *, protocol: int = 3)` = Добавить данные в pkl
> Пример
```python
test_data = [1, 2, 3, 4]
new_data = [98, 678, 88]
pick_obj.writeFile(test_data)
pick_obj.appendFile(new_data)
test_data += new_data
assert pick_obj.readFile() ==  test_data
```
---
## SqlLiteQrm
```python
sq = SqlLiteQrm('data_base.db')
```

---
- `.name_db` = Получить имя БД
---
- `.header_table[]` = Получить заголовок таблиц из БД 
---
> Пример
```python
test_header = {"id": PrimaryKey(int),
               "name": toTypeSql(str),
               "old": NotNullDefault(int, 5),
               "salary": NotNull(float)}
sq.CreateTable('name_table', test_header)
assert sq.header_table['name_table'] ==  {'id': 'INTEGER PRIMARY KEY', 
                                                'name': 'TEXT',
                                                'old': 'INTEGER NOT NULL DEFAULT 5',
                                                'salary': 'REAL NOT NULL'}
```
---
- `ListTables()` = Получить имена всех таблиц в БД
---
- `HeadTable(NameTable, width_table: int = 10)` = Выводи в консоль данные о таблицы из БД. `NameTable` имя таблицы, 
`width_table` ширина столбцов.
>Пример
```python
sq.CreateTable('name_table', {"id": toTypeSql(int), "name": toTypeSql(str), "old": toTypeSql(int)})
print(sq.HeadTable('name_table', 15))
```
---
- `GetTable(NameTable: str,
            LIMIT: Tuple[int, int] = None,
            FlagPrint: int = 0)` = 
Получить данные из таблицы в БД. `LIMIT(до, шаг)`, `FlagPrint` Указывает печатать ли результат в консоль
>Пример
```python
test_header = {"id": PrimaryKey(int),
               "name": toTypeSql(str),
               "old": NotNullDefault(int, 5),
               "salary": NotNull(float)}
sq.CreateTable('name_table', test_header)
assert sq.header_table['name_table'],
                 {'id': 'INTEGER PRIMARY KEY', 'name': 'TEXT', 'old': 'INTEGER NOT NULL DEFAULT 5',
                  'salary': 'REAL NOT NULL'})
sq.ExecuteTable('name_table', {"id": 1, "name": "Anton", "old": 30, "salary": 3000.11})
sq.ExecuteTable('name_table', {"id": 2, "name": "Katy", "old": 22, "salary": 3200.23})
assert sq.GetTable('name_table') ==  [(1, 'Anton', 30, 3000.11), (2, 'Katy', 22, 3200.23)]
```  
--- 
- `GetColumn(NameTable: str, name_columns: str,  LIMIT: Tuple[int, int] = None)` = Получить данные из столбца таблицы в БД
>Пример
```python
sq.CreateTable(self.name_table,
                    {"id": PrimaryKeyAutoincrement(int), "name": toTypeSql(str), "old": toTypeSql(int),
                     "sex": NotNullDefault(str, "_")})
sq.ExecuteManyTableDict(self.name_table,
                             [{"name": "Denis", "old": 21},
                              {"name": "Katy", "old": 21, "sex": 1},
                              {"name": "Svetha", "old": 24}]
                             )
assert self.sq.GetColumn(self.name_table, "name") ==  ['Denis', 'Katy', 'Svetha']
assert self.sq.GetColumn(self.name_table, "old") == [21, 21, 24]
assert self.sq.GetColumn(self.name_table, "old", LIMIT=(2, 0)) == [21, 21]
```
---
- `DeleteTable(NameTable: Union[str, List[str]])` = Удалить одну таблицу или несколько таблиц 
---
- `DeleteLineTable(NameTable: str, sqlWHERE: str = "")` = Удалить строки по условию `WHERE`
> Пример
```python
sq.CreateTable('name_table',
                    {"id": PrimaryKeyAutoincrement(int), "name": toTypeSql(str), "old": toTypeSql(int),
                     "sex": NotNullDefault(str, "_")})
sq.ExecuteManyTableDict('name_table', [{"name": "Denis", "old": 21},
                                               {"name": "Katy", "old": 221, "sex": 1},
                                               {"name": "Mush", "old": 321, "sex": 21},
                                               {"name": "Patio", "old": 231, "sex": 21},
                                               {"name": "Pvetha", "old": 24}])
sq.DeleteLineTable('name_table', "old > 25")
assert sq.GetTable('name_table') == [(1, 'Denis', 21, '_'), (5, 'Pvetha', 24, '_')]
```
---


- `CreateTable(NameTable: str, columns: Union[str, Dict])` = Создать таблицу с заголовками столбцов `columns`.
Используйте вспомогательные функции из `sqlmodules` для удобного создание sql запросов
> Пример
```python
# Должны содержать уникальные значения
PrimaryKey = lambda TypeColumn: definition(TypeColumn) + " PRIMARY KEY"
# Всегда должно быть заполнено
NotNull = lambda TypeColumn: definition(TypeColumn) + " NOT NULL"
# Все столбцы будут по умолчанию заполнены указанными значениями
NotNullDefault = lambda TypeColumn, default: definition(TypeColumn) + f" NOT NULL DEFAULT {default}"
# Значение по умолчанию
Default = lambda TypeColumn, default: definition(TypeColumn) + " DEFAULT {0}".format(default)
# Авто заполнение строки. подходит для id
PrimaryKeyAutoincrement = lambda TypeColumn: definition(TypeColumn) + " PRIMARY KEY AUTOINCREMENT"
# Конвертация  типа данных python в SQLLite
toTypeSql = lambda TypeColumn: definition(TypeColumn)
```

- `ExecuteTable(NameTable: str,
                     data: Union[str, int, float,
                                 List[Union[str, bytes, int, float]],
                                 Tuple,
                                 Dict[str, Union[str, bytes, int, float]]] = None,
                     sqlRequest: str = "", *,
                     CheckBLOB: bool = False)` = Добавить запись в таблицу из БД
`sqlRequest` вы можете добавить данные из sql запрос.`CheckBLOB` если вы записываете бинарные данные 
в таблицу используйте этот флаг.


>Пример              
```python
sq.CreateTable('name_table',
                    {"id": toTypeSql(int),
                     "old": toTypeSql(int)
                     })
test_table: str = 'test_table'
sq.CreateTable(test_table,
                    {"old": toTypeSql(int)})

sq.ExecuteManyTable('name_table',
                         [[11, 24],
                          [22, 31],
                          [2312, 312],
                          [231, 68],
                          [344, 187]])

resSQL = Select('name_table', "id").Where("id < 30").Request

sq.ExecuteTable(test_table, sqlRequest=resSQL)

assert sq.GetTable(test_table) == [(11,), (22,)]
```
> Пример `CheckBLOB`
```python
test_header = {"str": toTypeSql(str), "int": toTypeSql(int), "float": toTypeSql(float),
               "bytes": toTypeSql(bytes)}
sq.CreateTable('name_table', test_header)
test_data = ("text", 123, 122.32, b"1011")
sq.ExecuteTable('name_table', test_data, CheckBLOB=True)
assert sq.GetTable('name_table')[0] == test_data
```            
                  
- `ExecuteManyTable(NameTable: str,
                         data: List[Union[List[Union[str, bytes, Binary, int, float]], Tuple]],
                         head_data: Union[List[str], Tuple] = None, *,
                         CheckBLOB: bool = False)` =
Добавить несколько записей в таблицу в формате List. `head_data` указывать когда длинна входных данных
меньше чем количество столбцов в таблице
> Пример
```python
sq.CreateTable('name_table', {
    'car_id': PrimaryKeyAutoincrement(int),
    "model": toTypeSql(str),
    "price": toTypeSql(int)
})

car = [
    ("Audi", 432),
    ("Maer", 424),
    ("Skoda", 122)
]
sq.ExecuteManyTable('name_table', car, head_data=("model", "price"))
assert sq.GetTable('name_table') == [(1, 'Audi', 432), (2, 'Maer', 424), (3, 'Skoda', 122)]
```

- `ExecuteManyTableDict(NameTable: str, data: List[Dict])` = Добавить несколько записей в таблицу в формате Dict
>Пример              
```python
sq.CreateTable('name_table',
                    {"id": PrimaryKeyAutoincrement(int), "name": toTypeSql(str), "old": toTypeSql(int),
                     "sex": NotNullDefault(str, "_")})
sq.ExecuteManyTableDict('name_table',
                             [{"name": "Denis", "old": 21},
                              {"name": "Katy", "old": 21, "sex": 1},
                              {"name": "Svetha", "old": 24}]
                             )
assert sq.Search(Select('name_table', "name").Where("old == 21")) ==   [('Denis',), ('Katy',)]
```
- `UpdateColumne(NameTable: str,
                      name_column: Union[str, List[str]],
                      new_data: Union[str, bytes, int, float, List[Union[str, bytes, int, float]]],
                      sqlWHERE: str = "")` = Обновить данные в столбцах таблицы по условию `sqlWHERE`
>Пример
```python
sq.CreateTable('name_table',
                    {"id": PrimaryKeyAutoincrement(int), "name": toTypeSql(str), "old": toTypeSql(int),
                     "sex": NotNullDefault(str, "_")})
sq.ExecuteManyTableDict('name_table', [{"name": "Denis", "old": 21},
                                               {"name": "Katy", "old": 221, "sex": 1},
                                               {"name": "Mush", "old": 321, "sex": 21},
                                               {"name": "Patio", "old": 231, "sex": 21},
                                               {"name": "Svetha", "old": 24}])

sq.UpdateColumne('name_table', 'old', 99)
assert sq.GetTable('name_table') ==  [(1, 'Denis', 99, '_'), 
                                      (2, 'Katy', 99, '1'), 
                                      (3, 'Mush', 99, '21'),
                                      (4, 'Patio', 99, '21'),
                                      (5, 'Svetha', 99, '_')]
```
- `Search` = Поиск данных в таблице 
- `SaveDbToFile` = Сохранить БД в отдельный
- `ReadFileToDb` 
- `DeleteDb` 










