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Author: TradeAIcode

README.md

@@ -0,0 +1,129 @@
+# 🛠️ Actualizador de Base de Datos
+
+[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.9-blue)](https://www.python.org/)
+[![PyQt5](https://img.shields.io/badge/PyQt5-5.15-green)](https://pypi.org/project/PyQt5/)
+[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)
+
+---
+
+# 📚 Tabla de Contenidos
+- [Descripción](#-descripción)
+- [Vista previa](#-vista-previa-de-la-aplicación)
+- [Características](#-características-principales)
+- [Instalación y requisitos](#-instalación-y-requisitos)
+- [Uso detallado](#-uso-detallado)
+- [Tecnologías utilizadas](#-tecnologías-utilizadas)
+- [Licencia](#-licencia)
+
+---
+
+## 📚 Descripción
+
+**Actualizador de Base de Datos** es una potente herramienta en Python que permite actualizar registros de tablas de forma automática, fácil y segura:
+
+- Carga un archivo antiguo para modificar.
+- Carga un archivo nuevo con datos actualizados.
+- Actualiza campos automáticamente según claves.
+- Exporta tablas completas de base de datos a CSV o Excel.
+- Soporta conexiones a **MySQL** y **SQL Server**.
+
+Ideal para automatizar tareas de mantenimiento de bases de datos.
+
+---
+
+## 📸 Vista previa de la aplicación
+
+*(Pronto: insertar captura de pantalla del GUI PyQt5)*
+
+---
+
+## ✨ Características principales
+
+- Interfaz gráfica moderna con **PyQt5**.
+- Ordenar cualquier columna con solo hacer clic en la cabecera.
+- Logs de actividad informativos en cada pestaña.
+- Actualización de campos inteligente (solo si cambian y no están vacíos).
+- Exportación rápida de datos a **CSV** y **Excel**.
+- Configuración persistente usando `config.json`.
+- Soporte para dos tipos de bases de datos: **MySQL** y **SQL Server**.
+- Cálculo y visualización de número de registros.
+
+---
+
+## ⚙️ Instalación y requisitos
+
+### Requisitos
+
+- Python 3.8 o superior
+- PyQt5
+- pandas
+- openpyxl
+- pyodbc
+- pymysql
+
+Instalación rápida:
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+**Notas adicionales:**
+- Para conexiones SQL Server debes tener instalado un driver ODBC compatible.
+- Para conexiones MySQL debes asegurarte que `pymysql` esté disponible.
+
+---
+
+## 🚀 Uso detallado
+
+### Configuración inicial
+
+1. Abre la aplicación.
+2. Dirígete a la pestaña **"Configuración (Base de Datos)"**.
+3. Introduce:
+   - Servidor
+   - Puerto
+   - Usuario
+   - Contraseña
+   - Nombre de la base de datos
+   - Nombre de la tabla
+   - Tipo de base de datos (MySQL o SQL Server)
+4. Haz clic en **"Guardar Configuración"**.
+
+### Operaciones en la Base de Datos
+
+- Puedes hacer clic en **"Leer y Mostrar Tabla"** para ver una vista previa de la tabla.
+- Luego puedes exportar la tabla directamente a un archivo CSV o Excel.
+
+### Actualizar Datos desde Archivos
+
+1. Ve a la pestaña **"Principal (Actualizar Datos)"**.
+2. Carga el **archivo a modificar**.
+3. Carga el **archivo con los datos nuevos**.
+4. Selecciona:
+   - El campo a actualizar
+   - El campo clave (para emparejar registros)
+5. Haz clic en **"Actualizar Datos"**.
+6. Revisa los cambios en la vista previa.
+7. Exporta el archivo actualizado si lo deseas.
+
+---
+
+## 💪 Tecnologías utilizadas
+
+- [Python](https://www.python.org/)
+- [PyQt5](https://pypi.org/project/PyQt5/)
+- [pandas](https://pandas.pydata.org/)
+- [openpyxl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
+- [pyodbc](https://github.com/mkleehammer/pyodbc)
+- [pymysql](https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/)
+
+---
+
+## 📄 Licencia
+
+Este proyecto está licenciado bajo la licencia **MIT**. Consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles.
+
+---
+
+> Desarrollado con ❤️ por 
+

config.json

@@ -0,0 +1,9 @@
+{
+    "host": "",
+    "port": 3306,
+    "user": "",
+    "password": "",
+    "database": "",
+    "table": "",
+    "db_type": "MySQL"
+}

db_utils.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import pandas as pd
+import mysql.connector
+import pyodbc
+
+def conectar_y_leer_tabla(host, usuario, contraseña, base_datos, tabla, puerto=3306, tipo_bd="MySQL"):
+    if tipo_bd == "MySQL":
+        conn = mysql.connector.connect(
+            host=host,
+            user=usuario,
+            password=contraseña,
+            database=base_datos,
+            port=puerto
+        )
+        query = f"SELECT * FROM {tabla}"
+        df = pd.read_sql(query, conn)
+        conn.close()
+        return df
+    elif tipo_bd == "SQL Server":
+        conn = pyodbc.connect(
+            f"DRIVER={{SQL Server}};"
+            f"SERVER={host},{puerto};"
+            f"DATABASE={base_datos};"
+            f"UID={usuario};"
+            f"PWD={contraseña};"
+            f"Encrypt=no;"
+        )
+        query = f"SELECT * FROM {tabla}"
+        df = pd.read_sql(query, conn)
+        conn.close()
+        return df
+    else:
+        raise ValueError("Tipo de base de datos no soportado: " + tipo_bd)
+
+def exportar_dataframe(df, ruta_salida):
+    if ruta_salida.endswith('.csv'):
+        df.to_csv(ruta_salida, index=False)
+    elif ruta_salida.endswith('.xlsx'):
+        df.to_excel(ruta_salida, index=False)
+    else:
+        raise ValueError("Extensión de archivo no soportada (.csv o .xlsx)")

file_utils.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+import pandas as pd
+from PyQt5.QtWidgets import QTableWidgetItem
+
+def cargar_archivo(ruta_archivo):
+    if ruta_archivo.endswith('.csv'):
+        df = pd.read_csv(ruta_archivo)
+    elif ruta_archivo.endswith('.xlsx'):
+        df = pd.read_excel(ruta_archivo)
+    else:
+        raise ValueError("Formato de archivo no soportado")
+    return df
+
+def mostrar_dataframe_en_tabla(df, tabla):
+    tabla.clear()
+    tabla.setRowCount(df.shape[0])
+    tabla.setColumnCount(df.shape[1])
+    tabla.setHorizontalHeaderLabels(df.columns)
+
+    for i in range(df.shape[0]):
+        for j in range(df.shape[1]):
+            item = QTableWidgetItem(str(df.iat[i, j]))
+            tabla.setItem(i, j, item)
+
+    tabla.resizeColumnsToContents()
+
+def actualizar_combobox_con_columnas(df, combobox):
+    combobox.clear()
+    combobox.addItems(df.columns)