7 रिपॉजिटरी
Reading and writing comma-separated values files using custom delimiters and escaping rules.
Distinct from File Read and Write Operations: None of the candidates cover standard CSV parsing and serialization; they focus on raw binary files or sharding.
Explore 7 awesome GitHub repositories matching data & databases · CSV File Processing. Refine with filters or upvote what's useful.
LearnPython is a programming tutorial consisting of a collection of practical code examples used to demonstrate Python language features and programming patterns. It serves as a comprehensive learning resource that implements core language concepts through functional code. The project provides specialized guides and samples covering several key domains. These include asynchronous network programming with event loops and coroutines, data visualization using numerical datasets for 2D and 3D plots, and web scraping for fetching content and automating login flows. It also features instructions on
Implements reading and writing of CSV files using custom delimiters and escaping rules.
Lancet is a comprehensive extension of the Go standard library, providing a collection of reusable functions and data structures designed to reduce boilerplate code in applications. It serves as a general-purpose toolkit across multiple domains, including concurrency, security, networking, and functional logic. The project distinguishes itself through specialized toolkits for Go concurrency, such as keyed locking and channel-based stream processing, and a dedicated functional programming kit that supports currying and function composition. It also includes a dedicated cryptography library imp
Reads and writes tabular data between CSV files and slices or maps.
CsvHelper, डेटा को कस्टम क्लास ऑब्जेक्ट्स में मैप करके कॉमा-सेपरेटेड वैल्यू (CSV) फ़ाइलों को पढ़ने और लिखने के लिए एक लाइब्रेरी है। यह एक पार्सिंग लाइब्रेरी और डेटा मैपर के रूप में काम करती है जो फ्लैट-फ़ाइल टेक्स्ट को स्ट्रक्चर्ड डेटा ऑब्जेक्ट्स में बदलती है और आंतरिक डेटा सेट्स को मानक CSV फ़ाइलों में सीरियलाइज़ करती है। प्रोजेक्ट एक ऐसे पार्सर के माध्यम से मेमोरी दक्षता पर जोर देता है जो रिसोर्स खपत को ऑप्टिमाइज़ करता है। यह दोहराव वाले मूल्यों को स्टोर करने के लिए फ़ील्ड वैल्यू कैशिंग और इंटरन्ड स्ट्रिंग कैश का उपयोग करता है, जो बड़े डेटासेट्स को प्रोसेस करते समय मेमोरी ओवरहेड को कम करता है। लाइब्रेरी एक कॉन्फ़िगरेशन-ड्रिवन पार्सिंग इंजन प्रदान करती है जो विभिन्न डेलिमिटर्स और एस्केप कैरेक्टर्स को सपोर्ट करती है। यह एट्रिब्यूट-आधारित मैपिंग और रिफ्लेक्शन-आधारित ऑब्जेक्ट इंस्टेंटिएशन का उपयोग करके CSV कॉलम्स और क्लास प्रॉपर्टीज़ के बीच संबंधों को प्रबंधित करती है।
Converts comma-separated value files into custom class objects or raw data for application use.
This project is a scientific computing framework for the .NET ecosystem, providing a comprehensive suite of libraries for numerical analysis, statistics, and mathematical optimization. It serves as a foundational toolkit for developing applications in machine learning, digital signal processing, and computer vision. The framework provides specialized toolkits for training and deploying predictive models, including neural networks, support vector machines, and decision trees. It further distinguishes itself with deep integrations for real-time visual analysis, such as object tracking and facia
Parses comma-separated values from files using a high-performance, forward-only reader.
ExcelDataReader एक C# लाइब्रेरी है जिसका उपयोग Microsoft Excel स्प्रेडशीट और CSV फ़ाइलों से डेटा और मेटाडेटा निकालने के लिए किया जाता है। यह एक वर्कबुक पार्सर के रूप में कार्य करता है जो स्प्रेडशीट सामग्री को प्रोग्रामेटिक एक्सेस और इटरेशन के लिए संरचित डेटा सेट में बदल देता है। इस प्रोजेक्ट में सेल-स्तरीय विवरण, जैसे नंबर फॉर्मेट, स्टाइल, पंक्ति की ऊँचाई, कॉलम की चौड़ाई और मर्ज किए गए सेल रेंज को पुनः प्राप्त करने के लिए एक विशेष मेटाडेटा एक्सट्रैक्टर शामिल है। यह अनुकूलन योग्य एन्कोडिंग और सेपरेटर डिटेक्शन के साथ सादे टेक्स्ट CSV फ़ाइलों को पार्स करने के लिए एक स्ट्रीम प्रोसेसर भी प्रदान करता है। यह लाइब्रेरी आधुनिक स्प्रेडशीट फ़ाइलों के लिए OpenXML मानक का समर्थन करती है और वर्कबुक को नेविगेट करने के लिए स्ट्रीम-आधारित पार्सिंग और कर्सर-आधारित पंक्ति इटरेशन का उपयोग करती है। ये क्षमताएं मल्टी-शीट वर्कबुक को रिलेशनल डेटा टेबल में बदलने की अनुमति देती हैं।
Processes plain text streams using comma separated values with customizable encoding and separator detection.
यह प्रोजेक्ट Unix डॉटफ़ाइल्स और स्क्रिप्ट्स का एक संग्रह है जिसे शेल और ऑपरेटिंग सिस्टम वातावरण को वैयक्तिकृत और मानकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह Bash और Fish शेल के लिए पोर्टेबल कॉन्फ़िगरेशन, साथ ही Vim एडिटर के लिए कस्टम प्राथमिकताएं और कमांड मैपिंग प्रदान करता है। संग्रह में एप्लिकेशन इंस्टॉल करके, पैकेज प्रबंधकों का प्रबंधन करके और कॉन्फ़िगरेशन सिमलिंक बनाकर नई मशीनों को इनिशियलाइज़ करने के लिए स्वचालित बूटस्ट्रैपिंग स्क्रिप्ट शामिल हैं। इसमें संस्करण नियंत्रण कार्यों में तेज़ी लाने के लिए विशेष Git वर्कफ़्लो ऑटोमेशन, साथ ही हार्डवेयर-आधारित प्रमाणीकरण और कनेक्शन दृढ़ता का उपयोग करके सुरक्षित SSH कनेक्शन प्रबंधन की सुविधा है। उपयोगिता सतह सिस्टम प्रशासन टूल्स की एक विस्तृत श्रृंखला तक फैली हुई है, जिसमें इंटरैक्टिव प्रक्रिया समाप्ति, सीखने-आधारित निर्देशिका नेविगेशन और बाइनरी पथ ऑडिटिंग शामिल है। यह ब्राउज़र ऑटोमेशन, स्थानीय स्टेटिक फ़ाइल होस्टिंग और वीडियो ट्रांसकोडिंग व विज़ुअल इमेज डिफ़िंग जैसे मीडिया प्रोसेसिंग कार्यों के लिए डेवलपर उत्पादकता सहायकों को भी कवर करता है।
Provides a terminal utility to format comma-separated values into aligned columns for easier reading.
Csvlens is a command-line utility designed for the inspection and navigation of large structured tabular files. It provides a terminal-based interface that allows users to view, sort, and filter datasets directly within the command line without the memory overhead associated with loading entire files into spreadsheet applications. The tool utilizes memory-mapped file access and lazy-loading data streams to maintain a constant memory footprint, regardless of the total size of the source document. By identifying field boundaries during an initial scan, it enables efficient column-specific opera
Inspects and navigates large comma-separated files using memory-mapped access and lazy-loading for high performance.