pytabify

Datos tabulares para pruebas en Python y Robot Framework.

Documentación completa · PyPI

pytabify lee CSV, JSON y XLSX como tablas de filas planas. Cada columna es un campo y cada fila permite consultar sus valores directamente: row.name o row["name"]. Puedes actualizar celdas, añadir columnas y guardar la tabla en cualquiera de los formatos compatibles.

Instalación

pip install pytabify

Para ejecutar pruebas con Robot Framework, instala también robotframework en tu proyecto.

Un CSV, una tabla

Archivo casos.csv:

nombre,cp,cotizacion
Ana,01000,
Luis,64000,

from pytabify import DataTableCreator, DataTableSaver

table = DataTableCreator.from_file("casos.csv")
row = table[0]

assert row.nombre == row["nombre"] == "Ana"
assert row.cp == "01000"  # CSV conserva texto, incluidos los ceros iniciales
assert row.cotizacion == ""

row.cotizacion = "COT-123"
table[1]["cotizacion"] = "COT-456"
DataTableSaver.into_csv(table, "casos_actualizados.csv")

La escritura en memoria no guarda el archivo automáticamente. Llama a into_csv cuando quieras exportar el estado de la tabla. Si una prueba falla antes de esa llamada, ese CSV de salida no se crea; para conservar cada folio en el momento de obtenerlo hace falta un registro de resultados independiente.

En Robot Framework

*** Settings ***
Library    pytabify.robot.PyTabifyLibrary    WITH NAME    PyTabify

*** Test Cases ***
Leer un caso
    ${table}=    PyTabify.Create Data Table From File    casos.csv
    ${row}=      PyTabify.Get Data Table Row        ${table}    0
    Should Be Equal    ${row.nombre}       Ana
    Should Be Equal    ${row}[cp]           01000
    IF    $row.cotizacion == ''
        Log    Aún no tiene cotización
    END
    ${table}=    PyTabify.Set Data Table Value    ${table}    0    cotizacion    COT-123
    PyTabify.Save Data Table To Csv    ${table}    casos_actualizados.csv

En expresiones IF, Robot puede evaluar el valor de $row.cotizacion directamente; no necesitas una propiedad .value ni Evaluate.

Datos desde Python

table = DataTableCreator.from_records(
    [{"nombre": "Ana", "activo": True}, {"nombre": "Luis", "activo": False}]
)
assert table[0].activo is True
table[0]["folio"] = "F-1"
assert table[1].folio is None  # Las columnas nuevas se agregan a todas las filas

from_records conserva tipos de Python, como bool, int y None. En CSV los valores se leen como cadenas; para un encabezado que no sea identificador de Python, o que coincida con un método como to_dict, usa row["nombre de columna"].

Formatos y reglas

Las filas deben compartir columnas. Los encabezados vacíos o repetidos y las filas CSV con más o menos celdas se rechazan con un error que identifica el problema. Las columnas se mantienen en orden; agregar una columna asigna None a las demás filas.

Consulta la guía de inicio, la API de tablas y los ejemplos de Robot para más casos.

Desarrollo

poetry install
poetry run ruff check .
poetry run ruff format --check .
poetry run mypy src/pytabify
poetry run lint-imports
poetry run pytest
poetry run mkdocs build --strict

La documentación se publica desde main con GitHub Actions. Las versiones de PyPI se publican desde una GitHub Release cuyo tag coincida con v seguido de la versión de pyproject.toml, mediante Trusted Publishing.

Licencia

MIT. Consulta LICENSE.