Sequel Proを超えるGUIツールが出てきたぞ
悲報 2019年6月26日現在、TeamSQLのサポートがなくなってしまったようでダウンロードできなくなくなりました。。 TeamSQL has retired and is not available for download anymore. 今までSequel Proを重宝してきましたが、それを超えるGUIツールが出てきました。 その名も、TeamSQL 現状サポートしているものだけでもかなり豊富 今後、elasticやmongoDBにも対応されるようです。 機能 クエリ保存 履歴保持 ファイル出力 抽出した結果をボタン１つでcsvやjson形式に保存可能。 共有 データをエクスポートしなくても共有が可能。 グループの作成が可能なため、特定のユーザー同士で簡単に共有ができるとこがメリット。 可視化 様々なチャートでクエリの可視化が可能。 そのままイメージとして保存も可能。 テーマ選択
CSVの処理で使えそうなコマンドラインツール（column, textql, csvkit, xsv, visidata, csvtotable, daff, tabview） - もた日記
column textql csvkit xsv visidata csvtotable daff tabview CSV（またはTSV）を処理するときにはcut, sort, awk, paste, joinといったコマンドを使うことが多いが、CSVの処理で使えそうなコマンドラインツールを簡単に試してみる。 テスト用のCSVデータは下記ページで作成した。 Mockaroo - Random Data Generator and API Mocking Tool | JSON / CSV / SQL / Excel column以外はGitHubのスター順で紹介している。 column stackoverflow.com columnはLinuxコマンドだが検索で結構ひっかかったので紹介。 以下のように見やすいように揃えて出力してくれる。 $ head -n5 test.csv id,fi
13.1. csv — CSV ファイルの読み書き — Python 2.6ja2 documentation
13.1. csv — CSV ファイルの読み書き¶ バージョン 2.3 で追加. CSV (Comma Separated Values、カンマ区切り値列) と呼ばれる形式は、スプレッドシートやデータベース間でのデータのインポートやエクスポートにおける最も一般的な形式です。”CSV 標準” は存在しないため、 CSV 形式はデータを読み書きする多くのアプリケーション上の操作に応じて定義されているにすぎません。標準がないということは、異なるアプリケーションによって生成されたり取り込まれたりするデータ間では、しばしば微妙な違いが発生するということを意味します。こうした違いのために、複数のデータ源から得られた CSV ファイルを処理する作業が鬱陶しいものになることがあります。とはいえ、デリミタ (delimiter) やクオート文字の相違はあっても、全体的な形式は十分似通っているため、こうした
Huge CSV and XML Files in Python
I, like most people, never realized I'd be dealing with large files. Oh, I knew there would be some files with megabytes of data, but I never suspected I'd be begging Perl to process hundreds of megabytes of XML, nor that this week I'd be asking Python to process 6.4 gigabytes of CSV into 6.5 gigabytes of XML1. As a few out-of-memory experiences will teach you, the trick for dealing with large fil
Python: CSVファイルの読み込み – csv.readerオブジェクト
ソースコード #!/usr/bin/python # coding: UTF-8 # CSVファイルの読み込み import csv filename = "table01.csv" csvfile = open(filename) print csvfile for row in csv.reader(csvfile): print row # 1行のリスト for elem in row: print elem, # 行の中の要素 print csvfile.close() print csvfile CSVファイル (table01.csv) (番号,名前) 1,aki 2,hiro 3,norika 4,kaede 実行結果 <open file 'table01.csv', mode 'r' at 0x01BECCC8> ['1', 'aki'] 1 aki ['2', 'hir
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PythonでバカでかいCSVを扱おうとするとエラーが出る - imHo
