PyQGIS — CSV და TXT ფაილებთან მუშაობა¶

წინაპირობები: QGIS გარემო, Python Console ან Script Editor თემა: ფაილური ოპერაციები, ატრიბუტების ექსპორტი/იმპორტი

1. CSV ფაილის წაკითხვა და დაბეჭდვა¶

CSV (Comma-Separated Values) — ყველაზე გავრცელებული ფორმატი ცხრილური მონაცემებისთვის.

1.1 — მარტივი წაკითხვა `open()`-ით¶

csv_read_simple.py
import os

# ფაილის მისამართი
csv_path = "C:/qgis_data/temperatures.csv"

# ფაილის გახსნა და სტრიქონ-სტრიქონ წაკითხვა
with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        print(line.strip())  # .strip() — ცარიელ სივრცეებს/\n-ს შლის

# შედეგი:
# station,temp_c,date
# Tbilisi,17,2024-07-01
# Kutaisi,21,2024-07-01
# Batumi,24,2024-07-01

1.2 — `csv` მოდულით — სვეტების გამოყოფა¶

csv_read_module.py
import csv

csv_path = "C:/qgis_data/temperatures.csv"

with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)  # სათაური სვეტი ავტომატურად გამოიყოფა

    for row in reader:
        station = row["station"]
        temp    = row["temp_c"]
        date    = row["date"]

        print(f"სადგური: {station} | ტემპ: {temp}°C | თარიღი: {date}")

# შედეგი:
# სადგური: Tbilisi | ტემპ: 17°C | თარიღი: 2024-07-01
# სადგური: Kutaisi | ტემპ: 21°C | თარიღი: 2024-07-01
# სადგური: Batumi  | ტემპ: 24°C | თარიღი: 2024-07-01

💡 csv.DictReader — თითოეულ სტრიქონს dictionary-ად კითხულობს. სვეტის სახელი გახდება გასაღები (key), მნიშვნელობა — value.

1.3 — მხოლოდ კონკრეტული სვეტის დაბეჭდვა¶

csv_read_column.py
import csv

csv_path = "C:/qgis_data/temperatures.csv"

temps = []  # ცარიელი სია

with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        temps.append(float(row["temp_c"]))  # მხოლოდ temp_c სვეტი

print("ყველა ტემპერატურა:", temps)
print("საშუალო:", sum(temps) / len(temps))
print("მაქსიმუმი:", max(temps))
print("მინიმუმი:", min(temps))

# შედეგი:
# ყველა ტემპერატურა: [17.0, 21.0, 24.0]
# საშუალო: 20.666...
# მაქსიმუმი: 24.0
# მინიმუმი: 17.0

2. კონკრეტული ჩანაწერის TXT ფაილში ჩაწერა¶

2.1 — ერთი მნიშვნელობის ჩაწერა¶

txt_write_single.py
import csv

csv_path = "C:/qgis_data/temperatures.csv"
txt_path = "C:/qgis_data/max_temp.txt"

# CSV-დან მაქსიმალური ტემპერატურის სადგურის პოვნა
with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    rows = list(reader)

# სიაში ყველაზე მაღალი temp_c
max_row = max(rows, key=lambda r: float(r["temp_c"]))

# TXT ფაილში ჩაწერა
with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as out:
    out.write(f"მაქსიმალური ტემპერატურა:\n")
    out.write(f"სადგური : {max_row['station']}\n")
    out.write(f"ტემპ.   : {max_row['temp_c']}°C\n")
    out.write(f"თარიღი  : {max_row['date']}\n")

print(f"შედეგი ჩაიწერა: {txt_path}")

⚠️ "w" — write რეჟიმი. ფაილი ახლიდან იქმნება (ძველი შიგთავსი იშლება). "a" — append რეჟიმი. ახალი ტექსტი ბოლოს ემატება.

2.2 — ფილტრირებული ჩანაწერების ჩაწერა¶

txt_write_filtered.py
import csv

csv_path = "C:/qgis_data/temperatures.csv"
txt_path = "C:/qgis_data/hot_stations.txt"

threshold = 20.0  # ზღვარი — 20°C-ზე მეტი სადგურები

with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as out:
        out.write(f"სადგურები ტემპ. > {threshold}°C\n")
        out.write("=" * 35 + "\n")

        for row in reader:
            if float(row["temp_c"]) > threshold:
                line = f"{row['station']:12} {row['temp_c']:>6}°C   {row['date']}\n"
                out.write(line)

print("ფაილი შეიქმნა:", txt_path)

# hot_stations.txt შინაარსი:
# სადგურები ტემპ. > 20.0°C
# ===================================
# Kutaisi       21.0°C   2024-07-01
# Batumi        24.0°C   2024-07-01

3. TXT ფაილიდან წაკითხვა¶

3.1 — მთელი ფაილის წაკითხვა¶

txt_read_all.py
txt_path = "C:/qgis_data/hot_stations.txt"

with open(txt_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()  # მთლიანი შიგთავსი — ერთ სტრიქონად

print(content)

3.2 — სტრიქონ-სტრიქონ დამუშავება¶

txt_read_lines.py
txt_path = "C:/qgis_data/hot_stations.txt"

with open(txt_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    lines = f.readlines()  # სია სტრიქონებით

for i, line in enumerate(lines, start=1):
    print(f"სტრ.{i:02d}: {line.strip()}")

# შედეგი:
# სტრ.01: სადგურები ტემპ. > 20.0°C
# სტრ.02: ===================================
# სტრ.03: Kutaisi       21.0°C   2024-07-01
# სტრ.04: Batumi        24.0°C   2024-07-01

4. PyQGIS — წერტილოვანი შრის ატრიბუტების CSV-ში შენახვა¶

4.1 — აქტიური შრის ტემპერატურების ექსპორტი¶

layer_to_csv.py
import csv

# აქტიური შრის მიღება QGIS-ისგან
layer = iface.activeLayer()

# გამოსავალი ფაილი
csv_path = "C:/qgis_data/exported_temperatures.csv"

# სვეტის სახელები (ველები)
field_names = [field.name() for field in layer.fields()]

with open(csv_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=field_names)
    writer.writeheader()  # სათაური სტრიქონი

    for feature in layer.getFeatures():
        row = {}
        for field in field_names:
            row[field] = feature[field]
        writer.writerow(row)

print(f"ექსპორტირებულია {layer.featureCount()} ობიექტი")
print(f"ფაილი: {csv_path}")

4.2 — კონკრეტული ველების ექსპორტი კოორდინატებით¶

layer_to_csv_with_coords.py
import csv

layer = iface.activeLayer()
csv_path = "C:/qgis_data/stations_export.csv"

with open(csv_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:

    # სათაურები: X, Y კოორდინატები + ატრიბუტები
    fieldnames = ["X", "Y", "station", "temp_c", "date"]
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()

    for feature in layer.getFeatures():
        geom  = feature.geometry()
        point = geom.asPoint()  # წერტილის კოორდინატები

        writer.writerow({
            "X"       : round(point.x(), 6),
            "Y"       : round(point.y(), 6),
            "station" : feature["station"],
            "temp_c"  : feature["temp_c"],
            "date"    : feature["date"]
        })

print("CSV შეიქმნა:", csv_path)

# exported_temperatures.csv:
# X,Y,station,temp_c,date
# 44.783,41.693,Tbilisi,17,2024-07-01
# 42.700,42.269,Kutaisi,21,2024-07-01
# 41.642,41.637,Batumi,24,2024-07-01

💡 geom.asPoint() — მუშაობს მხოლოდ Point ტიპის გეომეტრიაზე. point.x() — გრძედი (Longitude / Easting) point.y() — განედი (Latitude / Northing)

4.3 — CSV-დან კელვინში კონვერტაცია და ახალი CSV-ში ჩაწერა¶

csv_celsius_to_kelvin.py
import csv

input_path  = "C:/qgis_data/exported_temperatures.csv"
output_path = "C:/qgis_data/temperatures_kelvin.csv"

with open(input_path, "r", encoding="utf-8") as fin, \
     open(output_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as fout:

    reader = csv.DictReader(fin)

    # ახალი სვეტი temp_k ემატება
    fieldnames = reader.fieldnames + ["temp_k"]
    writer = csv.DictWriter(fout, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()

    for row in reader:
        row["temp_k"] = float(row["temp_c"]) + 273.15
        writer.writerow(row)

print("კელვინის ფაილი შეიქმნა:", output_path)

# temperatures_kelvin.csv:
# X,Y,station,temp_c,date,temp_k
# 44.783,41.693,Tbilisi,17,2024-07-01,290.15
# 42.700,42.269,Kutaisi,21,2024-07-01,294.15
# 41.642,41.637,Batumi,24,2024-07-01,297.15

4.4 — CSV-დან PyQGIS შრეში ჩატვირთვა (ვიზუალიზაცია)¶

csv_to_layer.py
from qgis.core import QgsVectorLayer

csv_path = "C:/qgis_data/exported_temperatures.csv"

# URI — QGIS-ის CSV პროვაიდერის ფორმატი
uri = (
    f"file:///{csv_path}"
    "?delimiter=,"
    "&xField=X"
    "&yField=Y"
    "&crs=EPSG:4326"   # WGS 84 კოორდინატთა სისტემა
)

# შრის შექმნა
layer = QgsVectorLayer(uri, "ტემპერატურები", "delimitedtext")

if layer.isValid():
    QgsProject.instance().addMapLayer(layer)
    print(f"შრე დაემატა: {layer.featureCount()} ობიექტი")
else:
    print("შეცდომა: შრე არ ჩაიტვირთა")

5. დამატებითი — ყველა ოპერაციის შეჯამება¶

full_pipeline.py
"""
სრული მაგალითი:
1. CSV-ის წაკითხვა
2. ანალიზი
3. შედეგების TXT-ში ჩაწერა
4. PyQGIS შრის ექსპორტი
"""

import csv
from qgis.core import QgsVectorLayer

# ---- 1. CSV წაკითხვა ----
csv_in = "C:/qgis_data/temperatures.csv"

with open(csv_in, "r", encoding="utf-8") as f:
    data = list(csv.DictReader(f))

temps  = [float(r["temp_c"]) for r in data]
avg_t  = sum(temps) / len(temps)
max_r  = max(data, key=lambda r: float(r["temp_c"]))
min_r  = min(data, key=lambda r: float(r["temp_c"]))

# ---- 2. TXT ანგარიში ----
txt_out = "C:/qgis_data/report.txt"

with open(txt_out, "w", encoding="utf-8") as out:
    out.write("=== ტემპერატურების ანგარიში ===\n\n")
    out.write(f"სადგურების რაოდენობა : {len(data)}\n")
    out.write(f"საშუალო ტემპ.        : {avg_t:.2f}°C\n")
    out.write(f"მაქს. სადგური        : {max_r['station']} ({max_r['temp_c']}°C)\n")
    out.write(f"მინ. სადგური         : {min_r['station']} ({min_r['temp_c']}°C)\n")

print("ანგარიში შეიქმნა:", txt_out)

# ---- 3. PyQGIS შრის ექსპორტი ----
layer = iface.activeLayer()
csv_out = "C:/qgis_data/layer_export.csv"

if layer:
    fields = [f.name() for f in layer.fields()]
    with open(csv_out, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["X", "Y"] + fields)
        w.writeheader()
        for feat in layer.getFeatures():
            pt  = feat.geometry().asPoint()
            row = {"X": round(pt.x(), 6), "Y": round(pt.y(), 6)}
            row.update({fn: feat[fn] for fn in fields})
            w.writerow(row)
    print(f"შრე ექსპორტირდა: {layer.featureCount()} ობიექტი")

📋 მეთოდების ცხრილი¶

მეთოდი	გამოყენება	მოდული
`open(path, "r")`	ფაილის წაკითხვა	built-in
`open(path, "w")`	ფაილის ახლიდან ჩაწერა	built-in
`open(path, "a")`	ბოლოს დამატება	built-in
`csv.DictReader`	CSV სვეტებად წაკითხვა	`csv`
`csv.DictWriter`	CSV სვეტებად ჩაწერა	`csv`
`iface.activeLayer()`	აქტიური QGIS შრე	PyQGIS
`layer.getFeatures()`	ობიექტების იტერაცია	PyQGIS
`feature.geometry().asPoint()`	წერტილის კოორდინატები	PyQGIS
`QgsVectorLayer(uri, ...)`	CSV-დან შრის შექმნა	PyQGIS

შემდეგი თემა: ატრიბუტების განახლება (changeAttributeValue), სივრცული შეკითხვები, WKT/WKB ფორმატები.

PyQGIS — CSV და TXT ფაილებთან მუშაობა¶

1. CSV ფაილის წაკითხვა და დაბეჭდვა¶

1.1 — მარტივი წაკითხვა open()-ით¶

1.2 — csv მოდულით — სვეტების გამოყოფა¶

1.3 — მხოლოდ კონკრეტული სვეტის დაბეჭდვა¶

2. კონკრეტული ჩანაწერის TXT ფაილში ჩაწერა¶

2.1 — ერთი მნიშვნელობის ჩაწერა¶

2.2 — ფილტრირებული ჩანაწერების ჩაწერა¶

3. TXT ფაილიდან წაკითხვა¶

3.1 — მთელი ფაილის წაკითხვა¶

3.2 — სტრიქონ-სტრიქონ დამუშავება¶

4. PyQGIS — წერტილოვანი შრის ატრიბუტების CSV-ში შენახვა¶

4.1 — აქტიური შრის ტემპერატურების ექსპორტი¶

4.2 — კონკრეტული ველების ექსპორტი კოორდინატებით¶

4.3 — CSV-დან კელვინში კონვერტაცია და ახალი CSV-ში ჩაწერა¶

4.4 — CSV-დან PyQGIS შრეში ჩატვირთვა (ვიზუალიზაცია)¶

5. დამატებითი — ყველა ოპერაციის შეჯამება¶

📋 მეთოდების ცხრილი¶

1.1 — მარტივი წაკითხვა `open()`-ით¶

1.2 — `csv` მოდულით — სვეტების გამოყოფა¶