Configurazione¶

In VisiData è possibile utilizzare un file di configurazione, per personalizzare alcune caratteristiche: i colori dell'applicazione, le funzioni disponibili, l'interfaccia, ecc..

Questo file di default si chiama .visidatarc e VisiData lo cerca nella cartella home dell'utente, quindi ~/.visidatarc. Se non è presente, è da creare e da riempire con le istruzioni di configurazione che si desiderano.

Esempi.¶

Attivare contatore di righe e colonne¶

È molto comodo, ma non è disponibile by default, poter aver nell'interfaccia di VisiData un'indicazione con (vedi figura sotto):

riga corrente;
righe totali;
numero di righe selezionate;
colonna corrente;
colonne totali.

Per attivare la cosa bisogna aprire il file di configurazione di VisiData e aggiungere il seguente codice:

@Sheet.property
def cursorRowIndex1(sheet):
    return sheet.cursorRowIndex+1
@Sheet.property
def cursorVisibleColIndex1(sheet):
    return sheet.cursorVisibleColIndex+1

Sheet.class_options.disp_rstatus_fmt = ' R:{sheet.cursorRowIndex1}/{sheet.nRows}[{sheet.nSelectedRows}] C:{sheet.cursorVisibleColIndex1}/{sheet.nVisibleCols} {sheet.rowtype} '

Modificare i colori: l'esempio della barra di stato¶

Questi i passi da seguire:

aprire in modifica il file di configurazione;
aggiungere l'opzione relativa che si vuole cambiare, con questa sintassi options.color_status = 'bold black on 255';
salvare il file di configurazione.

Attivare il comando `clean-names`¶

I nomi dei campi dei file, per essere utilizzati in VisiData all'interno di espressioni Python non devono contenere spazi.

Per avere disponibile un comando per "pulire" e normalizzare questi nomi, si può aggiungere questo codice al file di configurazione:

Sheet.addCommand('', 'clean-names', '''
options.clean_names = True;
for c in visibleCols:
    c.name = c.name
''')

Una volta aggiunto, per usarlo in VisiData:

fare click sulla barra spaziatrice ;
digitare clean-names e premere INVIO .

Importare un modulo Python¶

È possibile importare in VisiData uno o più moduli Python, in modo che sia disponibili ulteriori funzionalità.
Per farlo c'è da aggiungere nel file di configurazione la "classica" stringa di import.

Ad esempio per abilitare il modulo re (quello sulle espressioni regolari), basterà aggiungere:

import re

E con questo modulo attivato, si potranno applicare filtri, basati su espressioni regolari.

Aggiungere separatore delle migliaia¶

Quando si apre una tabella in formato CSV, tutte le colonne vengono interpretate come testo.
L'utente potrà poi definire quelle numeriche come colonna con numeri interi o decimali. Ma i separatori delle migliaia di default non sono presenti e non è facile quindi capire sempre se siamo ad esempio nell'ordine dei milioni o miliardi.

Allora è comodo modificare il file ~/.visidatarc e aggiungere questi parametri:

# impostazione per i campi float
options.disp_float_fmt = '{:,.02f}'
# impostazione per i campi interi
options.disp_int_fmt = '{:,}'

In questo modo 10537428.32 sarà visualizzato come 10,537,428.32 e 1530142 come 1,530,142.

Un file di configurazione di esempio¶

# Python modules to import

import re

# to set the value to use for null value cells
options.null_value = ""
#options.disp_float_fmt = '%.07f'

# to have rows and columns info bottom right
@Sheet.property
def cursorRowIndex1(sheet):
    return sheet.cursorRowIndex+1
@Sheet.property
def cursorVisibleColIndex1(sheet):
    return sheet.cursorVisibleColIndex+1

Sheet.class_options.disp_rstatus_fmt = ' R:{sheet.cursorRowIndex1}/{sheet.nRows}[{sheet.nSelectedRows}] C:{sheet.cursorVisibleColIndex1}/{sheet.nVisibleCols} {sheet.rowtype} '

# to have the function that write today date
today = datetime.datetime.today()

# to set the color of the status bar
options.color_status = 'bold black on 255'

# to add a command to clean field names, not usable in python expressions
Sheet.addCommand('', 'clean-names', '''
options.clean_names = True;
for c in visibleCols:
    c.name = c.name
''')

# add a function to apply natural sorting to cell values
# https://github.com/ondata/guidaVisiData/discussions/51

_nsre = re.compile('([0-9]+)')
def natural_sort_key(s):
    return [int(text) if text.isdigit() else text.lower()
        for text in re.split(_nsre, s)]

def natsort(value, delimiter=','):
    list1 = value.split(delimiter)