如何将 CSV 导入 sanity.io

Question

我是一名业余程序员，正在探索新的无头 CMS sanity (www.sanity.io) 的免费版本。

尝试将数据上传/导入我的项目时遇到问题：有没有办法从 csv 文件导入数据？文档中的示例仅解释 json 文件：https://www.sanity.io/docs/content-studio/importing-data

我不解释我自己的项目，而是以捆绑的电影制片厂为例：假设我想添加一层信息，即哪个电影制片厂制作了电影。我有一个包含工作室列表的 CSV 文件，列是名称、国家、网页、首席执行官、电影。最后是一个数组，其中包含该工作室的电影名称。我想导入这个 CSV 来创建一个新的内容类型，即工作室，其中填充了工作室列表，并且电影数组是引用，而不是文本。

谁能帮我理解我应该怎么做hit？

Answer 1

目前无法将数据直接从 CSV 文件导入到 Sanity。尽管如此，实现你想要的还是很简单的。简而言之，这是您想要做的事情：

1. 解析 CSV 文件
2. 构造传入数据以匹配您的架构
3. 将新文档写入以换行符分隔的 JSON 文件
4. 将该文件导入 Sanity

假设您的名为 studios.csv 的 CSV 文件看起来像这样：

NAME,WEBPAGE,MOVIES
Paramount,paramountstudios.com,Ghost in the Shell;Arrival
DreamWorks,dreamworksstudios.com,Ghost in the Shell;Minority Report;Transformers

以下代码使用csv-parser，但如果您想使用其他包来吞噬 CSV，它仍应作为示例。

const csv = require('csv-parser')
const fs = require('fs')
const sanityClient = require('@sanity/client')
const client = sanityClient({
  projectId: 'my-project-id',
  dataset: 'my-dataset',
  useCdn: false
})

function appendToFile(document) {
  const docAsNewLineJson = `${JSON.stringify(document)}\n`
  fs.appendFileSync('ready-for-import.ndjson', docAsNewLineJson, {flag: 'a+'})
}

function moviesByTitles(titles) {
  return client.fetch('*[_type == "movie" && title in $titles]', {titles: titles})
}

fs.createReadStream('studios.csv')
  .pipe(csv())
  .on('data', data => {
    // Assuming movie titles are semi-colon separated
    const titles = data.MOVIES.split(';')
    // Fetch movies with these titles 
    moviesByTitles(titles).then(movies => {
      // Build a Sanity document which matches your Studio type
      const document = {
        _type: 'studio',
        name: data.NAME,
        webPage: data.WEBPAGE,
        movies: movies.map(movie => {
          return {
            _ref: movie._id,
            _type: 'reference'
          }
        })
      }
      // Append the document to a file for later import
      appendToFile(document)  
    )}
  })

您最终会得到文件 ready-for-import.ndjson，其中包含准备好导入的 Sanity 文档，所以现在您可以简单地：

sanity dataset import ready-for-import.ndjson <my-dataset>

在每个工作室中包含一个具有唯一、非随机值的 _id 字段可能会很有用，例如studio_${data.NAME.toLowerCase().replace(' ', '-')}。这将允许您多次导入文档（使用--replace 标志），而不会出现重复。