Avete un lungo indirizzo di email in una colonna di un file Excel, e volete sfruttarlo appieno all’interno del vostro Microsoft Outlook? Semplice.

Eliminate tutte le colonne dal foglio Excel in oggetto, lasciando solo quella relativa agli indirizzi email da importare in Outlook. Salvate il file Excel in formato “.csv”, il famoso “comma separated values”, ovvero valori separati da virgola. Più o meno.
Fatto ciò, andate in Outlook, cliccate su:
File–>Importa ed Esporta–>Importa dati da altri programmi o file
A questo punto scegliete l’opzione “Valori separati da virgola o file .csv” e sfogliate il contenuto del vostro PC alla ricerca del file Excel salvato in precedenza.
Sarebbe opportuno, prima di fare ciò e se non volete aggiungere i destinatari alla vostra rubrica di Outlook, creare una cartella di tipo “contatto” dove andare ad inserire il nuovo elenco.
Scegliete, appunto, la cartella in cui importare l’elenco precedentemente salvato in formato “.csv”, ed il gioco è fatto. Il vostro nuovo elenco destinatari è pronto all’uso.

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Il giorno 27 e 30 novembre 2009 presso i Chiostri di Santa Corona a Vicenza e la Sala Oliva (detta degli Arazzi) dell’Accademia dei Concordi a Rovigo, il Centro europeo per lo Sviluppo realizza due CONTINUA A LEGGERE: Immigrati in Veneto: passato, presente, futuro

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Il 29 novembre 2009, alle 21.00 a Melara, in occasione della ricorrenza del centenario della morte del melarese Amos Bernini, dopo le pubblicazioni e le giornate di studio sia a Melara che a Rovigo, verrà scoperto il cippo davanti al busto che lo ricorda a Melara, in occasione del centenario. Per informazioni: info@mellaria.eu – www.mellaria.eu

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Domenica 29 novembre 2009, a partire dalle 10.00 al Palatenda di Villaggio Norge – Rosolina, seconda festa provinciale delle Acli. Info e prenotazioni: tel. 0425.21252

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Sabato 28 novembre, alle ore 17.00, presso la sala Convegni del Museo Archeologico Nazionale di Adria, in piazzale degli Etruschi n.1, si terrà la conferenza “Tecniche costruttive e diffusione del mosaico romano nell’ambito veneto” tenuta dalla dott.ssa Francesca Rinaldi.

Per informazioni 348 6702145 oppure gaabocchi@email.it

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Sabato 28 e domenica 29 novembre 2009, presso la sede della Croce Verde di Rovigo, in viale Tre Martiri, 67, stage di mimo promosso dall CONTINUA A LEGGERE: Rovigo: Stage di mimo

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sabato 28 novembre 2009, alle 21.00 nella sede dell’Arci di Rovigo, la Fiab propone incontro con scrittori-viaggiatori, per raccontare quattro viaggi avventurosi in bicicletta. CONTINUA A LEGGERE: Rovigo: La bicicletta raccontata

I use following script very often and I realized that I have never shared this script on this blog before. Creating Comma Separated Values (CSV) from Table Column is a very common task, and we all do this many times a day. Let us see the example that I use frequently and its output.

USE AdventureWorks
GO
-- Check Table Column
SELECT Name
FROM HumanResources.Shift
GO
-- Get CSV values
SELECT SUBSTRING(
(SELECT ',' + s.Name
FROM HumanResources.Shift s
ORDER BY s.Name
FOR XML PATH('')),2,200000) AS CSV
GO

I consider XML as the best solution in terms of code and performance. Further, as I totally prefer this option, I am not even including the linka to my other articles, where I have described other options.

Do you use any other method to resolve this issue? Can you find any significant difference in performance between these options? Please leave your comment here.

Reference : Pinal Dave (http://blog.SQLAuthority.com)

]]> http://polesine.wordpress.com/2009/11/23/rovigo-il-csv-incontra-le-associazioni-polesane/ Mon, 23 Nov 2009 23:38:12 +0000 polesine http://polesine.wordpress.com/2009/11/23/rovigo-il-csv-incontra-le-associazioni-polesane/

inviato da: CSV centro servizi volontariato di Rovigo

Il Csv incontra le associazioni polesane
Cinque appuntamenti per programmare le attività 2010

Con lo scadere del 2009 il Centro di Servizio per il Volontariato e
l’Associazione Polesine Solidale, ente gestore del centro, sono chiamate
a elaborare il bilancio preventivo e a programmare le attività per il 2010.
Per raccogliere le esigenze e le proposte del volontariato provinciale CONTINUA A LEGGERE: Rovigo: Il Csv incontra le associazioni polesane

Denormalized data in multiple columns

I was looking for an easy way to unpivot data, i.e. expand values from multiple columns in a single record into multiple records with the same values in a single column.

Normalized data in multiple records

Since the only tool available was SQL Server/SSIS, I wrote a short script in python (less than 50 lines of code) to easily unpivot CSV data.

Get the code here: http://pastie.textmate.org/713615

Options:

• -v Verbose
• -i Input file
• -o Output file
• -c Number of columns to be “frozen”, the default is one

Sample usage:
python unpivot.py -v -i GRP.csv -o GRPunpivot.csv -c 1

In Beispielen für Datenübertragungen findet sich häufig eine Serialisierung der Daten in eine XML Applikation. Dieser Eintrag soll zeigen, dass XML nicht immer die erste Wahl sein muss. Es soll das Bewusstsein erweitern nicht immer das Erstbeste zu verwenden, was einem in den Sinn kommt.

Für das Sportics Realtime Telemetry API wurde bewusst auf XML verzichtet. Der Grund: Realtime Telemetry Clients arbeiten auf reduzierter Hardware wie z.B. Mobiltelefonen und haben eine instabile Funkanbindung des Netzwerkes (z.B. Sportics J2ME Applikation). In solchen Umgebungen ist XML nicht die erste Wahl. Die Daten werden nicht kompakt genug repräsentiert.

Ein Realtime Telemetry Datensatz besteht aus einer Menge von Messwerten zu einem bestimmten Zeitpunkt. Ein Messwert hat immer auch eine beschreibende Kennung. Mehrere solcher Datensätze werden zu einem Snap zusammengeführt. Ein Realtime Telemetry Client schickt einen solchen Snap z.B. alle 2 Minuten an den Realtime Telemetry Server.

In XML kann ein solcher Datensatz wie folgt dargestellt werden:

  <data>
      <measurements>
          <measurement type='longitude'>12.5675256</measurement>
          <measurement type='time'>123456789</measurement>
          <measurement type='heartrate'>78</measurement>
      </measurements>
      <measurements>
          <measurement type='longitude'>12.5675456</measurement>
          <measurement type='time'>123457813</measurement>
          <measurement type='heartrate'>79</measurement>
      </measurements>
      ...
  </data>

Es fällt auf, dass ein solches Format sehr viel redundanten Overhead produziert. Dieser kann durch kürzere Namen reduziert werden. Dabei geht allerdings die sprachliche Wiedererkennung verloren.

  <data>
      <ms>
          <m t='lon'>12.5675256</m>
          <m t='tme'>123456789</m>
          <m t='hrt'>78</m>
      </ms>
      <ms>
          <m t='lon'>12.5675456</m>
          <m t='tme'>123457813</m>
          <m t='hrt'>79</m>
      </ms>
      ...
  </data>

Kompakter, aber auch schwieriger zu lesen. Es ist im Übrigen ein Irrglaube, dass das JSON Format kompakter ist. In der obigen Notation ist es grösser.

Eine weitere Möglichkeit der Reduktion ist auf allgemeine Namen für XML Elemente zu verzichten. An deren Stelle wird der Wert des t-Attributes verwendet:

  <data>
      <ms>
          <lon>12.5675256</lon>
          <tme>123456789</tme>
          <hrt>78</hrt>
      </ms>
      ...
  </data>

Ein ungewöhnliche Schreibweise, aber durchaus machbar. Bei diesem Aufbau wird ein entsprechendes JSON Dokument im Übrigen kleiner als sein XML Pendant. Hierzu folgt weiter unten eine Grafik aus realen Messwerten.

Es geht noch kompakter. Bei Sportics haben wir uns bei dem Realtime Telemetry API gegen SOAP Webservices entscheiden. Der Grund ist einfach: nicht alle Zielgeräte verfügen über SOAP Webservices Support. SOAP Webservices von Hand nachzuprogrammieren ist keine Kleinigkeit. Stattdessen haben wir uns für ein REST API entschieden. Dies vereinfachte die Kommunikationsschnittstelle und auch den Aufwand für die Implementierung auf Clientseite. Zwar wird auch in der REST Literatur viel mit JSON und XML gearbeitet, aber dies muss nicht sein.

Bei den Messwerten setzen wir statt dessen auf das CSV-Format nach RFC 4180. Im CSV-Format wird der oben beschriebene Datensatz wie folgt notiert:

    tme,lon,hrt
    123456789,12.5675256,78
    123457813,12.5675456,79

Noch kompakter ist kaum möglich. Das API schreibt noch einige Dinge vor, beispielsweise muss ein Header vorhanden sein und jede Zeile nach der Headerzeile muss so viele Spalten haben wie die Headerzeile. Ansonsten verwirft der Server die Daten und liefert eine Fehlermeldung.

Die abschliessende Frage lautet: Um wieviel kleiner ist die CSV-Notation?

Aus den realen Daten von einigen tausend Datensätzen lässt sich folgendes Bild genenüber der CSV Notation ermitteln:

• die XML Notation ist um ca. den Faktor 2 grösser
• die JSON Notation ist um den Faktor 1,5 grösser

In absoluten Zahlen:

Ein Bild beschreibt mehr als 500 Worte:

Big projects, tight deadlines keep a person so busy that he can’t even get time for himself; that’s happening with me for last 4 months. It has been months since I blogged last time but now as time is easing I’ll try my hands on various thing that have came out of Microsoft garage recently and try to blog about that.

Speaking of Microsoft, recently I got to know a limitation with Microsoft’s oledb Jet engine. In last few days I was engaged with some import utilities for my project, it basically consisted of saving values of a CSV file in various tables. Everything I did was working fine until it reached on production servers, the file contents were not getting imported to the tables, I was not clear about what the problem was, as I hadn’t logged any exception that may come in, at first I thought there is some permission issue in folder to which I am uploading the files; After some time when problem was not getting rectified I started logging the exceptions.

The exception I was getting on production was “The ‘Microsoft.Jet.OleDb.4.0′ provider is not registered on the local machine“, the problem was I used to Jet.OleDb to parse CSV file to get DataTable from which my import method was going to work. The production environment was 64-bit Windows Server 2008 and there is no 64-bit version of Jet is available at the moment. That meant I had to write my own method of parsing a CSV, one way was to use string.split but that’s a problem when you have your delimiter in your values. To avoid writing my own method I searched on the internet for quite some time but I didn’t get what I wanted.

I got some help through Jouni Heikniemi’s CvsReader.cs but that used to give values of CSV for line I modified that to write my own class. As it took my lot time search for the solution and still not getting exactly what I wanted, I am sharing this class (CSVHandler.vb). It converts values of a CSV file into a DataTable preserving values having commas in between.

Download CSVHandler.vb

inviato da: CSV centro servizi volontariato rovigo

Il 27 novembre 2009, alle 15.00 nella sala della Gran Guardia di Rovigo, presentazione della CONTINUA A LEGGERE: Presentazione Asla Rovigo

inviato da: CSV centro servizi volontariato di rovigo

IN PRIMO PIANO

Convenzione CSV-CAF per l’invio del Modello EAS all’Agenzia delle Entrate
Il Csv di Rovigo offre, previo appuntamento entro l’11 dicembre, la consulenza gratuita per CONTINUA A LEGGERE: Rovigo: CSV news

inviato da: CSV centro servizi volontariato di rovigo

Modello Eas: due incontri al Csv per fare chiarezza
Lunedì 23 novembre alle 18 il primo appuntamento per le Associazioni
tenute all’invio

Dopo la stipula dell’accordo con i Caf provinciali per l’invio del
modello Eas all’Agenzia delle Entrate, il Csv di Rovigo prosegue
l’attività di consulenza per le associazioni tenute all’invio, con due
incontri nella sede di Rovigo, lunedì 23 novembre e CONTINUA A LEGGERE: Rovigo: Modello Eas: due incontri al Csv per fare chiarezza

inviato da: CSV (centro servizi volontariato di rovigo)

Termina il ciclo di incontri promosso dal Csv per qualificare i
presidenti delle Associazioni/

Si avvia verso la conclusione il corso di alta formazione per dirigenti
del volontariato, organizzato dal Csv in collaborazione con il Cisspe
dell’università di Padova. Sabato 21 novembre 2009, dalle CONTINUA A LEGGERE: Rovigo: Corso sulla leadership: sabato l’ultimo incontro

Introduction

I was recently tasked with the project of reading a CSV file and importing its data to SQL Server database. This may sound very common and I believe there are lot of traditional methods to achieve this.As always the time was a big constraint , I wanted some quick solution . I could not recommend SSIS packages as customer was using SQL Server Express Edition.

Scenario

You are given a CSV file with the "," as delimiter of the file. There are three fields in the file

1. Customer Id
2. Customer Name
3. City

The first line of the file has the column headings, this line should not be imported in the table. You have the table called Customer in the database which has the same columns. You are required to import the csv file data into this table. Sounds pretty easy, you must be thinking of reading the file loop through its contents and add the each line record in the table using DML statements.C’mon guys I will show you a better and improved way of doing the same without any loops…, So your eyes are open wide, without loop how is that possible. Well Linq will help us to achieve this fete.

Solution

I knew that File class function ReadAllLines method returns array of string.And there is the catch whatever that implements IEnumerable can be queried with Linq. As I needed to store the csv data into the table. I had already added Linq to SQL class in my solution. So let us see some code.

Dim dataImport = From line As String In File.ReadAllLines("YourFileNamewithFullPath") _
                         Skip 1 _
                         Let CR = line.Split(",") _
                         Select New TblCustomer With {.CustomerId = CR(0), _
                                                 .CustomerName = CR(1), _
                                                 .City = CR(2)}

The above code reads the array of lines using Linq syntax and store each line in CR variable by splitting the line contents with delimiter using Let statement. This record is then stored in constructor of the TblCustomer, which is the Linq to SQL Class for Customer table in the database.Notice that I am using Skip clause for not to read the file header, which are actual the column names in the csv file.So now your dataImport variable contains all the data of the csv file excluding the header. Now this data needs to be imported into the Customer table in the database. Let us have look at the code for the same.

Ctx.TblCustomer.InsertAllOnSubmit(dataImport)

Ctx.SubmitChanges()

Here Ctx is the object variable of Linq Data Context class. The InsertAllOnSubmit method will do bulk insert of the data provided to it as a collection object in its parameter. So that’s it with just two lines of the code I have imported data into my table. Kudos to Linq

Closure

I always like to do the old things in newer way and this was the classic example of it. I hope you must be agreeing with my thoughts, use Technology to best of its advantage otherwise don’t use. Happy coding…

inviato da: CSV (centro servizi volontariato di rovigo)

Con il recente “decreto anticrisi” è stato introdotto per numerose
tipologie di Associazioni l’obbligo di inviare all’Agenzia delle Entrate
il modello EAS, con cui si rendono noti alcuni dati rilevanti ai fini
fiscali. L’invio deve avvenire per via telematica, attraverso un
intermediario abilitato, entro il CONTINUA A LEGGERE: Rovigo,Invio dei dati fiscali delle associazioni: convenzione tra Csv e Caf

Na primeira parte deste tutorial você viu como montar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar o glossário, e definimos um dialeto CSV para ser usado ao ler e gravar os arquivos com os termos do glossário. Nessa parte, você verá como fazer o programa ler e gravar esses arquivos CSV.

Antes de escrever o código, é necessário conhecer as funções reader e writer do módulo CSV. Como o próprio nome diz, reader serve para ler o CSV. Ela recebe um dialeto e um objeto iterável contendo strings (como uma lista ou um arquivo) e retorna outro objeto iterável, dessa vez com os campos do CSV já separados de acordo com o dialeto. Exemplo:

reader = csv.reader(arquivo, dialect="excel")

No nosso caso, usar uma lista com os campos (termo e significado) não faz muito sentido, pois um dicionário com os termos como chaves, e os significados como seus valores, cumpriria bem melhor o papel. Assim, na hora de pesquisar um significado, basta chamar:

dicionario[termo]

E na hora de gravar ou criar um novo termo, basta chamar:

dicionario[termo] = significado

Mais na frente faremos algumas modificações no dicionário do Python (a tipo dict) para adaptá-lo melhor às necessidades de um glossário, mas por enquanto só precisamos de uma função que receba o caminho do arquivo CSV e retorne um dicionário comum. Veja o código da função.

Repare que quando há uma exceção IOError ao abrir o arquivo, caso ele exista, é lançada uma exceção do tipo ArquivosError, que nada mais é do que uma classe de exceção vazia. Classe de exceção é uma classe que herda da classe base para todas as exceções no Python, a Exception. Pra que criar uma classe de exceção vazia? Para organizar nosso programa e dar um tratamento especial a esses erros na interface gráfica. Veja o código da classe  ArquivosError.

O próximo passo é criar a função que vai gravar os novos termos e as alterações que foram feitas no glossário do arquivo a partir do qual ele foi carregado. Para isso, utilizaremos a função writer que, assim como reader, recebe um arquivo e um dialeto retornando um objeto com os métodos write e writerows. Write escreve um registro por vez, e writerows recebe um iterável e escreve cada registro dentro dele no arquivo. Exemplo:

registro = ('C', 'Linguagem de programação.')
f = file('arquivo.csv', 'w')

writer = csv.writer(f, dialect='excel')
writer.write(registro)

registros = {'Flash':'Uma tecnologia para estragar sites.', 'Assembler':'Não é o nome de uma linguagem'}
writer.writerows(registros.items())

O que precisamos no nosso módulo de arquivos, é uma função que receba um dicionário com os dados a serem gravados no arquivo, e receba um caminho de arquivo para gravar esses dados. Lembra quando eu disse que vamos criar um dicionário personalizado? Um dos recursos do nosso dicionário é que ele armazenará no atributo path uma string com o caminho do arquivo de onde ele foi lido, assim a nossa função de gravar só precisa receber o glossário, ou seja, o nosso dicionário especial. Veja o código da função.

Note que nas duas funções eu usei o módulo codecs para abrir os arquivos, e usei a “constante” CODIFICACAO para informar a função open(), a codificação do arquivo. O módulo codecs é uma mão na roda na hora de mexer com arquivos de texto, porque ele evita diversos problemas de codificação. Ao ler um arquivo, ele usa a codificação informada para converter o conteúdo em Unicode (uma espécie de codificação universal), e ao gravar ele transforma as strings Unicode de volta em strings codificadas, de forma transparente. Eu � Unicode.

Você pode atribuir a CODIFICACAO o charset que quiser (eu gosto de usar sempre utf-8). Basta que ao salvar o CSV em outros programas (como editores de planilha), você tenha o cuidado de usar sempre a mesma codificação para evitar que o texto apareça todo zoado no glossário.

Com essa parte do tutorial finalizamos o nosso módulo de ler arquivos. Veja aqui o código completo, comentado e documentado do módulo. Na próxima parte do tutorial, faremos o nosso “model” e mostrarei como personalizar o dicionário do Python, incluindo o atributo path e otras cositas más.

Ik krijg regelmatig vragen van klanten om een voorbeeld bestand aan te leveren voor de verzendmethode ‘Tarieven prijstabel’ (table rates op z’n Engels) voor de Magento website.

Je kan hier een voorbeeld csv bestand downloaden. In dit bestand zijn de landen van Europa aangegeven. In dit voorbeeld zijn de verzendkosten naar de Europese landen 6.95€. Voor Nederland geldt: tot een ordergrootte van 75€, zijn de verzendkosten 6.95€, daarboven 0.00€

Het voorbeeld is een zip bestand, dus wel eerst unzippen voordat je het gebruikt!

Hope this helps!

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