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v0.4.1

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EasyDataverse 是一个 Python 库，用于连接 Dataverse 安装并动态生成与 Dataverse 安装中给定的元数据块配置兼容的 Python 对象。此外，EasyDataverse 允许您从各种数据格式导出和导入数据集。

特征

Metadataconfig 兼容类，用于灵活的数据集创建。
在 Dataverse 安装中上传和下载文件和目录。
将数据集导出和导入为各种格式（JSON、YAML 和 XML）。
将任何 Dataverse 安装中的数据集提取到准备集成的面向对象的结构中。

⚡️快速开始

通过运行以下命令开始使用 EasyDataverse

 # Using PyPI
pip install easyDataverse

或者通过源代码构建

pip install git+https://github.com/gdcc/easyDataverse.git

快速入门

数据集创建

EasyDataverse 能够连接到给定的 Dataverse 安装并获取所有元数据字段及其属性。这允许您使用 Dataverse 安装中给出的所有元数据字段及其属性创建一个数据集对象。

 from easyDataverse import Dataverse

# Connect to a Dataverse installation
dataverse = Dataverse (
  server_url = "https://demo.dataverse.org" ,
  api_token = "MY_API_TOKEN" ,
)

# Initialize a dataset
dataset = dataverse . create_dataset ()

# Fill metadata blocks
dataset . citation . title = "My dataset"
dataset . citation . subject = [ "Other" ]
dataset . citation . add_author ( name = "John Doe" )
dataset . citation . add_dataset_contact ( name = "John Doe" , email = "[email protected]" )
dataset . citation . add_ds_description ( value = "This is a description of the dataset" )

# Upload files or directories
dataset . add_file ( local_path = "./my.file" , dv_dir = "some/dir" )
dataset . add_directory ( dirpath = "./my_directory" , dv_dir = "some/dir" )

# Upload to the dataverse instance
dataset . upload ( "my_dataverse_id" )

数据集下载与更新

EasyDataset 允许您从任何 Dataverse 安装下载数据集。下载的数据集表示为面向对象的结构，可用于更新元数据/文件、将数据集导出为各种格式或在后续应用程序中使用它。

 # Method 1: Download a dataset by its DOI
dataverse = Dataverse ( "https://demo.dataverse.org" )
dataset = dataverse . load_dataset (
    pid = "doi:10.70122/FK2/W5AGKD" ,
    version = "1" ,
    filedir = "place/for/data" ,
)

# Method 2: Download via URL
dataset , dataverse = Dataverse . from_ds_url (
    url = "https://demo.dataverse.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.70122/XX/XXXXX&version=DRAFT" ,
    api_token = "MY_API_TOKEN"
)

# Display the content of the dataset
print ( dataset )

# Update metadata
dataset . citation . title = "My even nicer dataset"

# Synchronize with the dataverse instance
dataset . update ()