{"id":1181,"date":"2023-03-24T12:31:23","date_gmt":"2023-03-24T12:31:23","guid":{"rendered":"https:\/\/datacrow.org\/?post_type=docs&p=1181"},"modified":"2023-03-24T14:34:33","modified_gmt":"2023-03-24T14:34:33","password":"","slug":"article-importation-exportation","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/docs\/item-import-export\/","title":{"rendered":"Importation et exportation d'articles"},"content":{"rendered":"

Avec Data Crow, vous pouvez exporter vos \u00e9l\u00e9ments vers un fichier texte ou XML et importer vos \u00e9l\u00e9ments \u00e0 partir d'un fichier CSV ou XML. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l'assistant d'exportation d'\u00e9l\u00e9ments ou l'assistant d'importation d'\u00e9l\u00e9ments respectivement.<\/p>\n\n\n\n

Assistant d'exportation d'articles<\/h1>\n\n\n\n

Chemin de menu : Outils > Assistant d'exportation d'\u00e9l\u00e9ments<\/em><\/p>\n\n\n\n

L'assistant d'exportation d'\u00e9l\u00e9ments vous permet d'exporter des \u00e9l\u00e9ments vers un fichier externe. Les \u00e9l\u00e9ments de chaque module de Data Crow peuvent \u00eatre export\u00e9s. Avant que l'assistant ne d\u00e9marre, il vous sera demand\u00e9 de s\u00e9lectionner le module \u00e0 partir duquel vous souhaitez exporter les \u00e9l\u00e9ments.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Formats<\/h2>\n\n\n\n

L'assistant est capable d'exporter des \u00e9l\u00e9ments vers un fichier texte ou XML. Le format XML est pr\u00e9f\u00e9rable car les \u00e9l\u00e9ments seront stock\u00e9s dans une structure hi\u00e9rarchique plut\u00f4t que dans une structure plate d'une seule ligne. Le format XML est \u00e9galement le format pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 lors de l'\u00e9change d'\u00e9l\u00e9ments entre les installations de Data Crow. Le format XML est \u00e9galement utilis\u00e9 en interne par Data Crow pour des op\u00e9rations telles que l'exportation et l'importation de modules.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

L'exportation de texte permet d'exporter les \u00e9l\u00e9ments dans un fichier texte. Chaque ligne repr\u00e9sente un seul \u00e9l\u00e9ment. Les valeurs sont s\u00e9par\u00e9es par un caract\u00e8re que vous pouvez d\u00e9finir dans l'\u00e9tape de configuration de l'assistant. L'exportation de texte a quelques limitations ;<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Le texte <\/strong>ne permet pas d'exporter les relations entre les \u00e9l\u00e9ments.<\/li>\n\n\n\n
  • Le texte <\/strong>supprimera les caract\u00e8res de d\u00e9but de ligne des valeurs. Chaque ligne du fichier texte ne contiendra qu'un seul \u00e9l\u00e9ment.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Options de configuration<\/h2>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Fichier d'exportation<\/h3>\n\n\n\n

    S\u00e9lectionnez le fichier cible (obligatoire).<\/p>\n\n\n\n

    Images<\/h3>\n\n\n\n

    Dans la deuxi\u00e8me \u00e9tape de l'assistant, vous pouvez choisir d'exporter les images. Cette option est recommand\u00e9e car les images sont alors stock\u00e9es dans un sous-dossier de l'emplacement du fichier de rapport.<\/p>\n\n\n\n

    -<\/td>Copier des images<\/strong>. Copie les images dans un sous-dossier. Si vous choisissez de ne pas exporter les images, un lien vers l'emplacement d'origine de l'image sera export\u00e9.<\/td><\/tr>
    -<\/td>Images \u00e0 l'\u00e9chelle<\/strong>. Vous pouvez choisir de stocker une version plus petite de l'image originale. Sp\u00e9cifiez la largeur et la hauteur. Les proportions d'origine sont conserv\u00e9es afin d'\u00e9viter des images malform\u00e9es.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Longueur du texte<\/h3>\n\n\n\n

    Vous pouvez indiquer la longueur maximale du texte. La valeur \"0\" signifie que le texte ne sera pas coup\u00e9. Data Crow essaiera de trouver la meilleure position possible pour couper le texte. Par exemple, juste apr\u00e8s un point ou un caract\u00e8re de fin de ligne.<\/p>\n\n\n\n

    Assistant d'importation d'\u00e9l\u00e9ments<\/h1>\n\n\n\n

    Chemin de menu : Outils > Assistant d'importation d'\u00e9l\u00e9ments<\/em><\/p>\n\n\n\n

    L'assistant d'importation d'\u00e9l\u00e9ments vous permet d'importer des \u00e9l\u00e9ments \u00e0 partir d'un fichier externe. Les \u00e9l\u00e9ments sont directement import\u00e9s dans la base de donn\u00e9es. Avant de lancer l'assistant, vous devez s\u00e9lectionner le module dans lequel vous souhaitez importer les \u00e9l\u00e9ments.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Formats<\/h2>\n\n\n\n

    S\u00e9lectionnez le type d'importation que vous souhaitez effectuer. Pour les fichiers XML, s\u00e9lectionnez l'importation XML. Pour les fichiers texte, s\u00e9lectionnez l'importation CSV. Un fichier CSV valide contient un \u00e9l\u00e9ment par ligne. Les valeurs de chaque \u00e9l\u00e9ment sont s\u00e9par\u00e9es par un caract\u00e8re sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n\n

    Configuration<\/h2>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Selon le format choisi, certaines options de configuration peuvent ne pas \u00eatre disponibles.<\/p>\n\n\n\n

    -<\/td>Jeu de caract\u00e8res<\/strong>. S\u00e9lectionnez le jeu de caract\u00e8res ou l'encodage. Dans la plupart des cas, UTF-8 suffit. Si vous vous retrouvez avec des \u00e9l\u00e9ments contenant des caract\u00e8res \u00e9tranges ou beaucoup de points d'interrogation, vous avez probablement s\u00e9lectionn\u00e9 un jeu de caract\u00e8res incorrect. Data Crow ne peut pas deviner l'encodage du fichier d'importation. Pour savoir quel jeu de caract\u00e8res vous devez utiliser, je vous renvoie \u00e0 la documentation de l'application qui a cr\u00e9\u00e9 le fichier d'exportation. Notez que les exportations XML de Data Crow sont toujours effectu\u00e9es en UTF-8.<\/td><\/tr>
    -<\/td>S\u00e9parateur de valeurs<\/strong>. Pour les importations CSV, vous devez indiquer quel caract\u00e8re a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour s\u00e9parer les valeurs des \u00e9l\u00e9ments. D\u00e9finissez le s\u00e9parateur de valeurs sur \"TAB\" si des tabulations ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es.<\/td><\/tr>
    -<\/td>Essayer de faire correspondre les articles import\u00e9s<\/strong>. Si cette option est s\u00e9lectionn\u00e9e, Data Crow essaiera de v\u00e9rifier si l'\u00e9l\u00e9ment existe d\u00e9j\u00e0 dans la base de donn\u00e9es. Si c'est le cas, il fusionnera les informations des deux \u00e9l\u00e9ments.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Correspondance des champs source<\/h2>\n\n\n\n

    Si vous importez un fichier CSV, il vous sera demand\u00e9 de faire correspondre les champs source aux champs Data Crow. Il s'agit d'une \u00e9tape cruciale de l'importation. Si vous ne voyez qu'un seul champ, assurez-vous d'avoir s\u00e9lectionn\u00e9 le bon s\u00e9parateur de valeurs \u00e0 l'\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente. S\u00e9lectionnez pour chacun des champs de la source le nom cible correct dans la table. Le nom de la cible peut \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 dans une liste d\u00e9roulante.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Limites<\/h2>\n\n\n\n

    L'importation CSV sautera toujours la premi\u00e8re ligne car elle s'attend \u00e0 ce que les noms des champs soient situ\u00e9s \u00e0 cet endroit.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Avec Data Crow, vous pouvez exporter vos articles vers un fichier texte ou XML et importer vos articles \u00e0 partir d'un fichier CSV ou XML. Pour...<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"","_seopress_social_fb_desc":"","_seopress_social_fb_img":"","_seopress_social_fb_img_attachment_id":0,"_seopress_social_fb_img_width":0,"_seopress_social_fb_img_height":0,"_seopress_social_twitter_title":"","_seopress_social_twitter_desc":"","_seopress_social_twitter_img":"","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":0,"_seopress_social_twitter_img_width":0,"_seopress_social_twitter_img_height":0,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":0,"_seopress_analysis_target_kw":"","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"_eb_attr":"","_customify_content_layout":"","_customify_sidebar":"","_customify_page_header_display":"default","_customify_disable_header":"","_customify_disable_header_top":"","_customify_disable_header_main":"","_customify_disable_header_bottom":"","_customify_disable_page_title":"","_customify_disable_content_vertical_padding":"","_customify_disable_footer_top":"","_customify_disable_footer_main":"","_customify_disable_footer_bottom":"","_customify_breadcrumb_display":"default","_customify_header_transparent_display":"","footnotes":""},"doc_category":[11],"doc_tag":[],"class_list":["post-1181","docs","type-docs","status-publish","hentry","doc_category-maintaining-items"],"year_month":"2026-10","word_count":754,"total_views":"145","reactions":{"happy":"0","normal":"1","sad":"1"},"author_info":{"name":"Robert Jan","author_nicename":"infodatacrow-org","author_url":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/author\/infodatacrow-org\/"},"doc_category_info":[{"term_name":"Creating Items","term_url":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/docs-category\/maintaining-items\/"}],"doc_tag_info":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/1181","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs"}],"about":[{"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/docs"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1181"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/1181\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1225,"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/1181\/revisions\/1225"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1181"}],"wp:term":[{"taxonomy":"doc_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/doc_category?post=1181"},{"taxonomy":"doc_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datacrow.org\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/doc_tag?post=1181"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}