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Carga masiva de puntos de interés

Se ha creado un conjunto de secuencias de comandos Python para simplificar la importación por lotes de puntos de interés desde un archivo .csv a una base de datos de puntos de interés mediante las API de servicios Web. Estos scripts se pueden descargar desde esta repo git de código abierto.
Antes de ejecutar estas secuencias de comandos, para acceder a las API de servicio Web, consulte Requisitos previos para el acceso del usuario en Información general sobre la integración y requisitos previos .
A continuación se proporciona información sobre los scripts:
Esta información también se incluye en un archivo léame de la repo git .

CSV

Un archivo .csv de ejemplo places_sample.csv , forma parte de este paquete e incluye los encabezados necesarios y una fila de datos de ejemplo. Todos estos encabezados están en minúsculas y corresponden a las claves de metadatos reservadas que se utilizan en la base de datos de lugares. Las columnas que agregue al archivo .csv se agregarán a la base de datos de puntos de interés en una sección de metadatos independiente para cada punto de interés como pares clave/valor, y el valor del encabezado se utilizará como clave.
Esta es una lista de las columnas y los valores que debe utilizar:
  • lib_id
    ID de biblioteca válido obtenido de la base de datos de puntos de interés.
  • type
    Actualmente, Point es el único valor válido.
  • longitude
    Un valor entre -180 y 180.
  • latitude
    Un valor entre -85 y 85.
  • radius
    Un valor entre 10 y 20.000.

Valores de columna

Los valores de las siguientes columnas se utilizan en la interfaz de usuario del servicio de lugares:
  • color, que se utiliza como color del pin que representa la ubicación del punto de interés en el mapa de la interfaz de usuario de Places Service.
    • Los valores válidos son "", #3E76D0, #AA99E8, #DC2ABA, #FC685B, #FC962E, #F6C436, #BECE5D, #61B56B, y #3DC8DE, y "".
    • Si el valor se deja en blanco, la interfaz de usuario del servicio de lugares utiliza el azul como color predeterminado.
      Los valores corresponden a azul (#3E76D0), púrpura (#AA99E8), fuschia (#DC2ABA), naranja (#FC685B), naranja claro (#FC962E), amarillo (#F6C436), verde claro (#BECE5D), verde (#61E 56B) y azul claro (#3DC8DE), respectivamente.
  • , que se utiliza como icono en el pin que representa la ubicación del punto de interés en el mapa de la interfaz de usuario de Places Service.
    • Los valores válidos son "", tienda, hotelbed, auto, avión, tren, barco, estadio, parque de atracciones, anclaje, panadero, campana, puja, libro, caja, maletín, examinar, cepillo, edificio, calculadora, cámara, reloj, educación, linterna, seguir, juego, mujer, hombre, regalo, martillo, corazón, hogar, llave, lanzamiento, bombilla, buzón, dinero, pin, promoción, cinta comprasCarro, estrella, objetivo, tetera, thumbDown, thumbUp, trampa, trofeo, llave.
      Los valores de los iconos se muestran en el orden en que aparecen en la siguiente ilustración:
    • Si el valor se deja en blanco, la interfaz de usuario utiliza la estrella como icono predeterminado.
  • Las columnas que no se mencionan pueden dejarse en blanco.

Ejecución de la secuencia de comandos

  1. Descargue archivos de la repo git en su directorio local.
  2. En un editor de texto, abra el config.py archivo y realice las siguientes tareas:
    a. Edite los siguientes valores de variables como cadenas:
    • csv_file_path
      Ésta es la ruta del .csv archivo.
    • access_code
      Este es el código de acceso que obtuvo de la llamada a Adobe IMS. Para obtener información sobre cómo obtener este código de acceso, consulte Requisitos previos para el acceso del usuario en Información general sobre la integración y requisitos previos .
    • org_id
      El identificador de organización de Experience Cloud en el que se importarán los puntos de interés. Para obtener información sobre cómo obtener el ID de organización, consulte Requisitos previos para el acceso del usuario en la descripción general de la integración y requisitos previos .
    • api_key
      Ésta es la clave de API de Places REST que se obtiene de la integración de Adobe I/O Places. Para obtener información sobre cómo obtener la clave de API, consulte Requisitos previos para el acceso del usuario en Información general sobre la integración y requisitos previos . b. Guarde los cambios.
  3. En una ventana de terminal, vaya al …/places-scripts/import/ directorio.
  4. Introduzca python ./places_import.py y pulse la enter ( return ) tecla.

Comprobaciones CSV previas a la importación

La secuencia de comandos inicialmente completa las siguientes comprobaciones en el archivo .csv:
  • Indica si se ha especificado un .csv archivo.
  • Indica si la ruta del archivo es válida.
  • Indica si se incluyen los encabezados de metadatos reservados.
    Los encabezados de metadatos reservados son lib_id, nombre, descripción, tipo, longitud, latitud, radio, país, estado, ciudad, calle, categoría, icono y color.
    Todos los encabezados están en minúsculas y pueden aparecer en cualquier orden.
  • Verifica los valores de las columnas especificadas en la sección del archivo CSV.
Si se encuentran errores, la secuencia de comandos imprime los errores y se anula. Si no se encuentran errores, la secuencia de comandos intenta importar los puntos de interés en lotes de 1000. Si el lote se importa correctamente, la secuencia de comandos muestra un código de estado de 200. Si el lote no se importa correctamente, se notifican errores.

Pruebas unitarias

Las pruebas unitarias están en el tests.py archivo, deben ejecutarse antes de cada solicitud de extracción y deben pasar todas. Deben agregarse pruebas adicionales con el nuevo código. Para ejecutar las pruebas, vaya al …/places-scripts/import/ directorio e introduzca python ./places_import.py en terminal.