Question

我正在寻找有关如何使用python读取GnuCash文件的信息。我已经阅读了这个python-gnucash，它提供了对GnuCash库的Python绑定，但目前需要做很多工作（例如依赖项，标题等）。这些说明是针对Linux环境而定制的，而且是一个相当古老的GnuCash版本（2.0.x）。我正在运行GnuCash 2.2.9。虽然我可以操作Linux命令行，但我在Windows XP上运行GnuCash。

我的主要目标是阅读（暂无编写）我的GnuCash文件，以便我可以使用matplotlib创建自己的可视化动态报告wxpython。我还没有心情学习Scheme。

我希望有人能指出我这方面的良好开端。据我所知，GnuCash和Python，我认为有人可能知道以下类型的解决方案：

除this one from the GnuCash wiki
一些解决方法，例如导出到某种文件格式，其中有一个更成熟的Python库可以读取它。

除了提到的那些，你们可能会有更好的建议。

Answer 1

GNUCash 2.4已经出局。

可以导出到SQL，因此它比解析XML容易得多。

支持Sqlite，MySQL和PostgreSQL（这有多酷！）

Answer 2

我发布了piecash，一个用于SQL保存的GnuCash书籍的python接口，它使用SQLAlchemy作为基础（https://github.com/sdementen/piecash）。

有了它，您可以轻松访问书中包含的所有信息。

例如，要迭代书中的所有帐户：

from piecash import open_book

# open a book
with open_book("some_book.gnucash", open_if_lock=True) as mybook:
    # iterate over all accounts of the book
    for account in mybook.accounts:
        print(account)

或迭代“资产”帐户中的所有拆分：

# open the book
with open_book("some_book.gnucash", open_if_lock=True) as mybook:
    # retrieve the account by its fullname
    asset = mybook.accounts(fullname="Asset")
    # iterate over all its splits
    for split in asset.splits:
        print(split)

最新版本还允许将拆分信息直接提取到pandas DataFrames，以便于使用

进行绘图/分析

from piecash import open_book

# open a book
with open_book("some_book.gnucash", open_if_lock=True) as mybook:
    # extract all split information to a pandas DataFrame
    df = mybook.splits_df()

    # print for account "Asset" some information on the splits
    print(df.loc[df["account.fullname"] == "Asset",
                 ["transaction.post_date", "value"]])

Answer 3

您在谈论数据文件吗？从那里wiki，看起来它们只是压缩的XML文件。使用Python，您可以使用gzip module解压缩它们，然后使用available XML parsers中的任何一个解析它们。

ElementTree示例

>>> import xml.etree.cElementTree as ET
>>> xmlStr = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<painting>
<img src="madonna.jpg" alt='Foligno Madonna, by Raphael'/>
<caption>This is Raphael's "Foligno" Madonna, painted in
     <date>1511</date>?<date>1512</date>.
</caption>
</painting>
'''
>>> tree = ET.fromstring(xmlStr)  #use parse or iterparse to read direct from file path
>>> tree.getchildren()
[<Element 'img' at 0x115efc0>, <Element 'caption' at 0x1173090>]
>>> tree.getchildren()[1].text
'This is Raphael\'s "Foligno" Madonna, painted in\n    '
>>> tree.getchildren()[0].get('src')
'madonna.jpg'

Answer 4

我在django应用程序中采用了sqlite方法，我编写了类似的东西（虽然用于预算）。有关代码，请参阅https://github.com/evandavey/OpenBudget/blob/master/openbudgetapp/management/commands/gnucash-import.py。

就数据本身而言，我使用了pandas库来处理它的时间序列性质。

Answer 5

正如Chop Suey所说，GnuCash 2.4有自己的数据库格式。如果您仍想使用XML文件，可以使用以下脚本从XML转换为数据库，然后在其上编写报告（例如gnucashconvert filename.gnucash sqlite3：////home/username/export.sqlite ）：

#!/usr/bin/env python

import os
import gnucash

def convert_gnucash(src_uri, target_uri):
    """Converts gnucash databases at the given uris from src to target"""
    session = gnucash.Session(src_uri)
    try:
        new_session = gnucash.Session(target_uri, is_new=True)
        try:
            new_session.swap_data(session)
            new_session.save()
        finally:
            new_session.end()
            new_session.destroy()
    finally:
        session.end()
        session.destroy()

if __name__ == "__main__":
    import sys
    if len(sys.argv) > 2:
        src_uri, target_uri = sys.argv[1], sys.argv[2]
        src_uri = ("xml://%s" % os.path.abspath(src_uri) if "://" not in src_uri else src_uri)
        target_uri = ("xml://%s" % os.path.abspath(target_uri) if "://" not in target_uri else target_uri)
        convert_gnucash(src_uri, target_uri)
    else:
        print >>sys.stderr, "Syntax %s src target" % (sys.argv[0])

Answer 6

我刚刚发布了一些python代码，可以读取和解释gnucash 2.6及更高版本中使用的sqlite3文件格式：

https://github.com/MatzeB/pygnucash

Python和GnuCash：从GnuCash文件中提取数据

6 个答案: