Передача идентификатора внешнего ключа через URL-адрес в импортированный CSV-файл с использованием django -import-export

Question

Я пытаюсь импортировать некоторые данные из файла csv в базу данных django, используя django -import-export, с внешним ключом (местоположение). Я хочу добиться того, чтобы location_id передавался URL-адресом запроса.

value,datetime,location
4.46,2020-01-01,1
4.46,2020-01-02,1

Мои URL-адреса выглядят так, поэтому я хочу, чтобы "location_id" передавался в загруженный файл csv:

urlpatterns = [
...
...
    path('..../<int:location_id>/upload', views.simple_upload, name='upload'),
   ]

Мое представление выглядит так:

def simple_upload(request, location_id):
    if request.method == 'POST':

        rainfall_resource = RainfallResource()
        dataset = Dataset()
        new_rainfall = request.FILES['myfile']


        imported_data = dataset.load(new_rainfall.read().decode("utf-8"), format="csv")


        try:
            result = rainfall_resource.import_data(dataset, dry_run=True)  # Test the data import
        except Exception as e:
            return HttpResponse(e, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

        if not result.has_errors():
            rainfall_resource.import_data(dataset, dry_run=False)  # Actually import now


       return render(request, '/import.html')

Мой ModelResource выглядит так:

class RainfallResource(resources.ModelResource):

    location_id = fields.Field(
        column_name='location_id',
        attribute='location_id',
        widget=ForeignKeyWidget(Location, 'Location'))

    class Meta:
        model = Rainfall

    def before_import_row(self, row, **kwargs):
        row['location'] = location_id

Манипуляция работает, когда я жестко кодирую "location_id", например:

    def before_import_row(self, row, **kwargs):
        row['location'] = 123

Однако я не понимаю, как передать аргумент location_id из «url» в функцию «before_import_row». Помощь будет очень признательна: -)

Answer 1

Думаю, перед импортом вам придется изменить imported_data в памяти.

Вы можете использовать tablib API для обновления набора данных:

# import the data as per your existing code
imported_data = dataset.load(new_rainfall.read().decode("utf-8"), format="csv")

# create an array containing the location_id
location_arr = [location_id] * len(imported_data)

# use the tablib API to add a new column, and insert the location array values
imported_data.append_col(location_arr, header="location")

Используя этот подход, вам не нужно переопределять before_import_row()