CSV فائلوں میں کوما سے الگ کردہ قدریں ہوتی ہیں اور یہ مقبول، اچھی طرح سے قائم کردہ ڈیٹا ہینڈلنگ فارمیٹ ہیں جو ڈیٹا کو ٹیبلر شکل میں ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ فائلیں MS Excel، OpenOffice، اور Google Sheets کے ذریعے آسانی سے بنائی جا سکتی ہیں۔ تجزیہ کرنا CSV فائل فائل لائن کو لائن سے پڑھ رہی ہے اور لائنوں کو صف کی اقدار میں الگ کر رہی ہے۔
اس گائیڈ میں، ہم اس بات کی وضاحت کریں گے کہ آپ a کو کیسے پارس کر سکتے ہیں۔ CSV پی ایچ پی کا استعمال کرتے ہوئے فائل۔
PHP کا استعمال کرتے ہوئے CSV فائل کو پارس کریں۔
پی ایچ پی کا بلٹ ان طریقہ جو CSV فائل کو پارس کرتا ہے۔ fgetcsv() اور یہ CSV فائل سے ایک لائن پڑھتا ہے اور اسے ایک صف میں پارس کرتا ہے۔
استعمال کرنے کا نحو fgetcsv() پی ایچ پی میں فنکشن مندرجہ ذیل ہے:
fgetcsv ( '
یہ فنکشن قبول کرتا ہے۔ تین پیرامیٹرز، فائل کا نام، سب سے لمبی لائن کے اختیاری پیرامیٹر کی لمبائی، اور پھر ایک اور اختیاری پیرامیٹر فیلڈ ڈیلیمیٹر۔ پہلے سے طے شدہ فیلڈ ڈیلیمیٹر کوما ہوتا ہے جس میں انکلوژر کے طور پر ڈبل کوٹس ہوتے ہیں۔
PHP میں CSV فائل کو پارس کرنے کے لیے fgetcsv() فنکشن استعمال کریں۔
یہاں یہ ہے کہ آپ کس طرح استعمال کرسکتے ہیں۔ fgetcsv() پی ایچ پی میں CSV فائل کو پارس کرنے کا فنکشن:
مرحلہ نمبر 1 : سب سے پہلے، کا استعمال کرتے ہوئے ایک CSV فائل کھولیں۔ fopen() فنکشن یہاں r موڈ پڑھنے کے لیے فائل کو کھولنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے اور $ہینڈل فائل سے ڈیٹا رکھنے کا ہینڈل ہے:
$ہینڈل = fopen ( 'filename.csv' ، 'ر' ) ;
مرحلہ 2 : اس کے بعد، آپ ہر ایک کو پارس کرنے کے لیے تھوڑی دیر کا لوپ استعمال کر سکتے ہیں۔ CSV الگ الگ قطار میں، لوپ فائل کے اختتام تک جاری رہے گا:
جبکہ ( ( ڈیٹا = fgetcsv ( $ہینڈل ، 1000 ، '، ) ) !== غلط ){
// CSV فائل کا ڈیٹا پڑھیں
}
مرحلہ 3 : فائل پڑھنے کے بعد، آپ کو fclose() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ہینڈل کو واحد دلیل کے طور پر پاس کرکے اسے بند کرنا ہوگا۔
fclose ( $ہینڈل ) ;یہاں پی ایچ پی میں ایک مکمل کوڈ ہے جو اوپر کے مراحل کی پیروی کرتا ہے اور آپ کو CSV فائل کو صرف پڑھنے کے موڈ میں کھولنے کی اجازت دیتا ہے، اگر فائل مل جاتی ہے، ورنہ یہ واپس آجائے گی۔ جھوٹا :
<؟php$ہینڈل = fopen ( 'data.csv' ، 'ر' ) ;
جبکہ ( ( $row = fgetcsv ( $ہینڈل ) ) !== جھوٹا ) {
var_dump ( $row ) ;
}
fclose ( $ہینڈل ) ;
؟>
اوپر کا کوڈ سب سے پہلے fopen() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے فائل 'data.csv' کو ریڈ موڈ میں کھولتا ہے اور فائل ہینڈل کو متغیر $handle کو تفویض کرتا ہے۔ اس کے بعد، یہ فائل کی ہر لائن کو ایک while لوپ اور fgetcsv() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے پڑھتا ہے۔ فائل کے اختتام تک پڑھنے کو یقینی بنانے کے لیے کوڈ !== غلط موازنہ کا استعمال کرتا ہے۔
آؤٹ پٹ
پی ایچ پی میں CSV فائل کو کثیر جہتی صف میں تبدیل کریں۔
آپ a کا تجزیہ بھی کر سکتے ہیں۔ CSV فائل کو ایک کثیر جہتی صف میں تبدیل کرکے تاکہ ڈیٹا کو فائل کے اندر آسانی سے پڑھا جائے۔ درج ذیل کوڈ آپ کو زیادہ منظم انداز میں CSV فائل سے ڈیٹا نکالنے میں مدد کرے گا۔
<؟php$filename = 'data.csv' ;
$nested_array = [ ] ;
اگر ( ( $ہینڈل = fopen ( ' {$filename} ' ، 'ر' ) ) !== غلط )
{
جبکہ ( ( ڈیٹا = fgetcsv ( $ہینڈل ، 1000 ، '، ) ) !== غلط )
{
$nested_array [ ] = ڈیٹا ;
}
fclose ( $ہینڈل ) ;
}
بازگشت '
';
var_dump ( $nested_array ) ;
بازگشت '' ;
ڈیٹا کو پڑھنے کے قابل فارمیٹ میں بنانے کے لیے، اوپر کا کوڈ فنکشن کہلاتا ہے۔ var_dump() جو کہ HTML پری ٹیگ کے اندر ایک منظم انداز میں ڈیٹا کو فارمیٹ اور آؤٹ پٹ کرتا ہے۔
آؤٹ پٹ
کھولنے کا ایک اور طریقہ یہ ہے۔ CSV پی ایچ پی میں فائل کو زیادہ حسب ضرورت انداز میں۔ ذیل میں دیا گیا کوڈ ہر قطار کا ڈیٹا ظاہر کرے گا۔ سب سے پہلے، ہم نے فائل کو استعمال کرکے کھولا۔ fopen() فنکشن . پھر فائل کی ہر قطار کو اس میں رکھنے کے لیے ہینڈل کا استعمال کریں، اور پوری پڑھنے کے لیے while لوپ کا استعمال کریں۔ CSV فائل جب تک پوائنٹر فائل کے آخر تک نہ پہنچ جائے۔ آخر میں، ہم فائل کو بند کرتے ہیں:
<؟php$row = 1 ;
اگر ( ( $ہینڈل = fopen ( 'data.csv' ، 'ر' ) ) !== غلط ) {
جبکہ ( ( ڈیٹا = fgetcsv ( $ہینڈل ، 1000 ، '، ) ) !== غلط ) {
$نمبرز = شمار ( ڈیٹا ) ;
بازگشت '
$نمبرز لائن میں فیلڈز $row :
$row ++
کے لیے ( $c = 0 ; $c < $نمبرز ; $c ++ ) {
بازگشت ڈیٹا [ $c ] . '
\n ' ;
}
}
fclose ( $ہینڈل ) ;
}
؟>
آؤٹ پٹ
نیچے کی لکیر
میں پی ایچ پی ، ہم استعمال کرکے فائل کو کھول سکتے ہیں۔ fopen() فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے فائل لائن کو لائن سے پڑھیں fgetcsv() فنکشن، اور فائل کا استعمال کرکے بند کریں۔ fclose() فنکشن اس عمل کو ہر لائن کے لیے دہرایا جا سکتا ہے۔ CSV فائل، آپ کو پی ایچ پی میں ٹیبلر ڈیٹا کو آسانی سے پڑھنے اور جوڑ توڑ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔