VCF (файл виртуального контакта) — широко используемый формат файла для хранения контактной информации. Иногда вам может потребоваться удалить общие контакты из нескольких файлов VCF, чтобы избежать дублирования или оптимизировать список контактов. В этой статье мы рассмотрим несколько способов достижения этой цели на примерах кода Python.

Метод 1: использование наборов Python
Первый метод предполагает использование наборов Python, которые представляют собой неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Вот фрагмент кода:

# Read the VCF files
file1 = open("file1.vcf", "r")
file2 = open("file2.vcf", "r")
# Convert contacts to sets
contacts1 = set(file1.readlines())
contacts2 = set(file2.readlines())
# Find common contacts
common_contacts = contacts1.intersection(contacts2)
# Delete common contacts from the original files
for contact in common_contacts:
    contacts1.remove(contact)
    contacts2.remove(contact)
# Save the updated contacts to new files
new_file1 = open("file1_updated.vcf", "w")
new_file1.writelines(contacts1)
new_file1.close()
new_file2 = open("file2_updated.vcf", "w")
new_file2.writelines(contacts2)
new_file2.close()

Метод 2: использование библиотеки pandas
Другой подход предполагает использование мощной библиотеки pandas для манипулирования данными. Вот пример:

import pandas as pd
# Read the VCF files
df1 = pd.read_csv("file1.vcf", delimiter=':', names=['Name', 'Contact'])
df2 = pd.read_csv("file2.vcf", delimiter=':', names=['Name', 'Contact'])
# Merge the dataframes based on common contacts
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Contact', how='inner')
# Drop common contacts from the original dataframes
df1 = df1[~df1['Contact'].isin(merged_df['Contact'])]
df2 = df2[~df2['Contact'].isin(merged_df['Contact'])]
# Save the updated dataframes to new files
df1.to_csv("file1_updated.vcf", sep=':', index=False, header=False)
df2.to_csv("file2_updated.vcf", sep=':', index=False, header=False)

Метод 3: использование библиотеки vobject
Библиотека vobject предоставляет удобный способ манипулирования файлами VCF. Вот пример:

import vobject
# Read the VCF files
vcard1 = vobject.readOne(open('file1.vcf'))
vcard2 = vobject.readOne(open('file2.vcf'))
# Get contacts from vCards
contacts1 = vcard1.contents['fn']
contacts2 = vcard2.contents['fn']
# Find common contacts
common_contacts = list(set(contacts1) & set(contacts2))
# Delete common contacts from the original vCards
for contact in common_contacts:
    vcard1.contents['fn'].remove(contact)
    vcard2.contents['fn'].remove(contact)
# Save the updated vCards to new files
with open('file1_updated.vcf', 'w') as file:
    file.write(vcard1.serialize())
with open('file2_updated.vcf', 'w') as file:
    file.write(vcard2.serialize())

В этой статье мы рассмотрели три метода удаления общих контактов из файлов VCF. Первый метод использует наборы Python, второй метод использует библиотеку pandas, а третий метод демонстрирует использование библиотеки vobject. В зависимости от ваших требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод для вашего сценария. Эти методы помогут вам эффективно управлять файлами VCF и оптимизировать их.