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:
- 解析 CSV 文件
- 构造传入数据以匹配您的架构
- 将新文档写入换行符分隔的 JSON 文件
- 将该文件导入 Sanity
假设您的 CSV 文件名为studios.csv
:
NAME,WEBPAGE,MOVIES
Paramount,paramountstudios.com,Ghost in the Shell;Arrival
DreamWorks,dreamworksstudios.com,Ghost in the Shell;Minority Report;Transformers
下面的代码使用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 $titles]', {titles: titles})
}
fs.createReadStream('studios.csv')
.pipe(csv())
.on('data', data => {
// Assuming movie titles are semi-colon separated
const titles = data.MOVIES.split(';')
// Fetch movies with these titles
moviesByTitles(titles).then(movies => {
// Build a Sanity document which matches your Studio type
const document = {
_type: 'studio',
name: data.NAME,
webPage: data.WEBPAGE,
movies: movies.map(movie => {
return {
_ref: movie._id,
_type: 'reference'
}
})
}
// Append the document to a file for later import
appendToFile(document)
)}
})
您最终会得到ready-for-import.ndjson
包含准备好导入的 Sanity 文档的文件,因此现在您可以简单地:
sanity dataset import ready-for-import.ndjson <my-dataset>
_id
在每个工作室中包含一个具有唯一、非随机值的字段可能会被证明是有用的,例如studio_${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。