Carga masiva de puntos de interés

El Importar POI El botón del servicio de Places se puede utilizar para cargar de forma masiva nuevos puntos de interés mediante un archivo CSV. Se proporciona una plantilla de hoja de cálculo de ejemplo para mostrar qué columnas de datos son necesarias y cómo agregar metadatos personalizados opcionales.

Consulte este vídeo que muestra el proceso de importación y edición por lotes:

Importación y edición masiva de servicios de Places

Scripts de API de Python

Se ha creado un conjunto de scripts en Python para simplificar la importación por lotes de puntos de interés desde un archivo .csv a una base de datos de puntos de interés mediante las API de servicio web. Estos scripts se pueden descargar desde este código abierto repositorio git.

Antes de ejecutar estos scripts, para acceder a las API del servicio web, consulte Requisitos previos para el acceso de usuarios in Requisitos previos y descripción general de integración.

A continuación se proporciona información sobre los scripts:

CSV

Un archivo .csv de ejemplo, places_sample.csv, forma parte de este paquete e incluye los encabezados necesarios y una fila de datos de ejemplo. Todos estos encabezados están en minúsculas y corresponden a las claves de metadatos reservadas que se utilizan en la base de datos de Places. Las columnas que agregue al archivo .csv se agregarán a la base de datos de puntos de interés en una sección de metadatos independiente para cada punto de interés como pares clave/valor, y el valor del encabezado se utilizará como clave.

Esta es una lista de las columnas y los valores que debe utilizar:

• lib_id

  ID de biblioteca válido obtenido de la base de datos de puntos de interés.

• type

  Point es actualmente el único valor válido.

• longitude

  Un valor entre -180 y 180.

• latitude

  Un valor entre -85 y 85.

• radius

  Un valor entre 10 y 20 000.

Valores de columna

Los valores de las siguientes columnas se utilizan en la interfaz de usuario del servicio de Places:

• color, que se utiliza como el color del pin que representa la ubicación del punto de interés en el mapa de la interfaz de usuario del servicio de Places.

  • Los valores válidos son "", #3E76D0, #AA99E8, #DC2ABA, #FC685B, #FC962E, #F6C436, #BECE5D, #61B56B y #3DC8DE, y "".

  • Si se deja en blanco, la interfaz de usuario del servicio de Places utiliza el azul como color predeterminado.

    Los valores corresponden a azul (#3E76D0), púrpura (#AA99E8), fucsia (#DC2ABA), naranja (#FC685B), naranja claro (#FC962E), amarillo (#F6C436), verde claro (#BECE5D), verde (#61B56B) y azul claro (#3DC8DE), respectivamente.

• , que se utiliza como icono en el pin que representa la ubicación del punto de interés en el mapa de la interfaz de usuario del servicio de Places.

  • Los valores válidos son "", tienda, cama de hotel, coche, avión, tren, barco, estadio, parque de atracciones, ancla, vaso de precipitados, campana, oferta, libro, caja, maletín, examinar, pincel, edificio, calculadora, cámara, reloj, educación, linterna, seguir, juego, mujer, hombre, regalo, martillo, corazón, hogar, llave, lanzamiento, bombilla, buzón, dinero, pin, promover, cinta, carro de compras, estrella, objetivo, tetera, thumbDown, thumbUp, trampa, trofeo, llave inglesa.

    Los valores de icono se muestran en el orden en que aparecen en la siguiente ilustración:

    

  • Si se deja en blanco, la interfaz de usuario utiliza asterisco como icono predeterminado.

• Las columnas que no se mencionan pueden dejarse en blanco.

Ejecución del script

1. Descargue los archivos de repositorio git a su directorio local.

2. En un editor de texto, abra config.py y complete las siguientes tareas:

   a. Edite los siguientes valores de variables como cadenas:

   • csv_file_path

     Esta es la ruta a su .csv archivo.

   • access_code

     Este es su código de acceso que se obtuvo de la llamada a Adobe IMS. Para obtener información sobre cómo obtener este código de acceso, consulte Requisitos previos para el acceso de usuarios in Requisitos previos y descripción general de integración.

   • org_id

     El orgID del Experience Cloud en el que se importarán los POI. Para obtener información sobre cómo obtener el ID de organización, consulte Requisitos previos para el acceso de usuarios in Requisitos previos y descripción general de integración.

   • api_key

     Esta es la clave de API de REST de Places que se obtiene de la integración de Places de Adobe I/O. Para obtener información sobre cómo obtener la clave de API, consulte Requisitos previos para el acceso de usuarios in Requisitos previos y descripción general de integración.
     b. Guarde los cambios.

3. En una ventana de terminal, vaya a la …/places-scripts/import/ directorio.

4. Entrar python ./places_import.py y pulse el botón introduzcan (devolver) clave.

Comprobaciones previas a la importación de CSV

La secuencia de comandos completa inicialmente las siguientes comprobaciones en el archivo .csv:

• Si un .csv se ha especificado el archivo.

• Indica si la ruta de archivo es válida.

• Si se incluyen los encabezados de metadatos reservados.

  Los encabezados de metadatos reservados son lib_id, nombre, descripción, tipo, longitud, latitud, radio, país, estado, ciudad, calle, categoría, icono y color.

  SUGERENCIA

  Los encabezados están todos en minúsculas y se pueden enumerar en cualquier orden.

• Comprueba los valores de las columnas especificadas en la sección del archivo CSV.

Si se encuentran errores, la secuencia de comandos los imprime y se anula. Si no se encuentran errores, la secuencia de comandos intenta importar los puntos de interés en lotes de 1000. Si el lote se importa correctamente, el script informa de un código de estado de 200. Si el lote no se importa correctamente, se informa de los errores.

Pruebas de unidad

Las pruebas unitarias están en el tests.py , debe ejecutarse antes de cada solicitud de extracción y deben pasar todos. Se deben añadir pruebas adicionales con el nuevo código. Para ejecutar las pruebas, vaya a …/places-scripts/import/ y escriba python ./places_import.py en el terminal.