Python и GnuCash: извлечение данных из файлов GnuCash

Question

Я ищу информацию о том, как читать файлы GnuCash, используя python. Я читал об этом python-gnucash, который обеспечивает привязки Python к библиотеке GnuCash, но на данный момент требуется много работы (например, зависимости, заголовки и т. Д.). Инструкции предназначены для среды Linux и довольно старой версии GnuCash (2.0.x). Я использую GnuCash 2.2.9. Хотя я могу управлять командной строкой Linux, я использую GnuCash в Windows XP.

Моя основная цель - прочитать (пока нет планов писать ) моих файлов GnuCash, чтобы я мог создавать свои собственные визуальные динамические отчеты, используя matplotlib и wxpython. У меня пока нет настроения изучать Схему.

Я надеюсь, что кто-то может подсказать мне хорошее начало в этом. Насколько я знаю о GnuCash и Python, я думаю, что кто-то, вероятно, знает решения следующих типов:

1. Более недавно обновленная документация, кроме , это из вики GnuCash
2. Некоторый обходной путь, например экспорт в определенный формат файла, для которого есть более зрелая библиотека Python, которая может его читать.

У вас, ребята, могут быть лучшие предложения в дополнение к упомянутым.

Answer 1

Я опубликовал piecash, интерфейс Python для сохраненных в SQL книг GnuCash, использующий SQLAlchemy в качестве основы (https://github.com/sdementen/piecash).

. С его помощью вы можете легко получить доступ ко всей информации, содержащейся в книге.

Например, для перебора всех учетных записей в книге:

from piecash import open_book

# open a book
with open_book("some_book.gnucash", open_if_lock=True) as mybook:
    # iterate over all accounts of the book
    for account in mybook.accounts:
        print(account)

или для перебора всех разделений в учетной записи «Актив»:

# open the book
with open_book("some_book.gnucash", open_if_lock=True) as mybook:
    # retrieve the account by its fullname
    asset = mybook.accounts(fullname="Asset")
    # iterate over all its splits
    for split in asset.splits:
        print(split)

Последние версии также позволяют извлекатьразделить информацию непосредственно на панды DataFrames для удобного построения / анализа с

from piecash import open_book

# open a book
with open_book("some_book.gnucash", open_if_lock=True) as mybook:
    # extract all split information to a pandas DataFrame
    df = mybook.splits_df()

    # print for account "Asset" some information on the splits
    print(df.loc[df["account.fullname"] == "Asset",
                 ["transaction.post_date", "value"]])

Answer 2

GNUCash 2.4 вышел.

Может экспортировать в SQL, так что это намного проще, чем анализировать XML.

Поддерживаются Sqlite, MySQL и PostgreSQL (насколько это круто!)

Answer 3

Вы говорите о файлах данных?Отсюда wiki выглядит так, будто они представляют собой просто сжатые файлы XML.С Python вы можете распаковать их с помощью модуля gzip , а затем проанализировать их с помощью любого из доступных анализаторов XML .

ElementTree Пример

>>> import xml.etree.cElementTree as ET
>>> xmlStr = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<painting>
<img src="madonna.jpg" alt='Foligno Madonna, by Raphael'/>
<caption>This is Raphael's "Foligno" Madonna, painted in
     <date>1511</date>?<date>1512</date>.
</caption>
</painting>
'''
>>> tree = ET.fromstring(xmlStr)  #use parse or iterparse to read direct from file path
>>> tree.getchildren()
[<Element 'img' at 0x115efc0>, <Element 'caption' at 0x1173090>]
>>> tree.getchildren()[1].text
'This is Raphael\'s "Foligno" Madonna, painted in\n    '
>>> tree.getchildren()[0].get('src')
'madonna.jpg'

Answer 4

Как сказал Чоп Сьюи, GnuCash 2.4 имеет свой собственный формат базы данных. Если вы все еще хотите использовать файлы XML, вы можете использовать следующий скрипт для преобразования из XML в базу данных, а затем написать свои отчеты об этом (например, gnucashconvert filename.gnucash sqlite3: ////home/username/export.sqlite ):

#!/usr/bin/env python

import os
import gnucash

def convert_gnucash(src_uri, target_uri):
    """Converts gnucash databases at the given uris from src to target"""
    session = gnucash.Session(src_uri)
    try:
        new_session = gnucash.Session(target_uri, is_new=True)
        try:
            new_session.swap_data(session)
            new_session.save()
        finally:
            new_session.end()
            new_session.destroy()
    finally:
        session.end()
        session.destroy()

if __name__ == "__main__":
    import sys
    if len(sys.argv) > 2:
        src_uri, target_uri = sys.argv[1], sys.argv[2]
        src_uri = ("xml://%s" % os.path.abspath(src_uri) if "://" not in src_uri else src_uri)
        target_uri = ("xml://%s" % os.path.abspath(target_uri) if "://" not in target_uri else target_uri)
        convert_gnucash(src_uri, target_uri)
    else:
        print >>sys.stderr, "Syntax %s src target" % (sys.argv[0])

Answer 5

Я принял подход sqlite в приложении django, которое я написал, чтобы сделать подобное (хотя и для составления бюджета). См. https://github.com/evandavey/OpenBudget/blob/master/openbudgetapp/management/commands/gnucash-import.py для кода.

Что касается самих данных, я использовал библиотеку панд для обработки их характера временных рядов.

Answer 6

Я только что опубликовал код на python, который может читать и интерпретировать формат файла sqlite3, используемый в gnucash 2.6 и выше:

https://github.com/MatzeB/pygnucash