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# Automatisierung
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Die Systemarchitektur von OpenRefine macht es möglich, die Anwendung nicht nur über die grafische Oberfläche, sondern auch über eine API "fernzusteuern". Für die [HTTP-API von OpenRefine](https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/OpenRefine-API) gibt es Clients in den Programmiersprachen Python, Ruby, node.js, PHP und für R. Am ausgereiftesten ist der [Python-Client von Paul Makepeace](https://github.com/PaulMakepeace/refine-client-py/).
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Darauf aufbauend habe ich ein Shell-Script geschrieben, das gespeicherte Transformationsregeln auf eine Vielzahl von Dateien anwenden kann. Es lädt sich alle benötigten Komponenten wie beispielsweise den Python-Client automatisch aus dem Internet. Die zu verarbeitenden Daten und die Transformationsregeln (als JSON-Dateien) müssen vorab in Dateiordnern bereitgestellt werden. Das Script ist bei GitHub frei verfügbar: [felixlohmeier/openrefine-batch](https://github.com/felixlohmeier/openrefine-batch).
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## Transformationshistorie
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OpenRefine verfügt über hilfreiche Undo/Redo-Funktionen, mit denen Sie auch alle bisher in einem Projekt durchgeführten Transformationsregeln speichern und auf ein anderes Projekt anwenden können.
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Transformationsregeln extrahieren (altes Projekt):
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* Oben links Menü Undo / Redo den Button Extract... drücken
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* Alles im rechten Textfeld in die Zwischenablage kopieren (z.B. mit STRG+A und STRG+C)
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Transformationsregeln anwenden (neues Projekt):
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* Neues Projekt erstellen
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* Oben links Menü Undo / Redo den Button Apply... drücken
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* Den Inhalt der Zwischenablage einfügen (z.B. mit STRG+V) und den Button Perform Operations drücken.
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## Download des Shell-Scripts openrefine-batch
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* Falls OpenRefine im Terminal noch läuft, beenden Sie es durch die Tastenkombination ```STRG```+```C```.
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* Geben Sie im Terminal folgende Befehle ein:
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```
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wget https://github.com/felixlohmeier/openrefine-batch/archive/master.zip
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unzip master.zip
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cd openrefine-batch-master
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chmod +x openrefine-batch.sh
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```
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## Tutorial aus dem vorigen Kapitel automatisiert bearbeiten
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In dem Download sind die Daten aus dem Tutorial enthalten. Wenn Sie mögen, können Sie die JSON-Datei im Ordner examples/powerhouse-museum/config/ durch Ihre eigene Transformationshistorie ersetzen.
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```
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./openrefine-batch.sh \
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-a examples/powerhouse-museum/input/ \
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-b examples/powerhouse-museum/config/ \
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-c examples/powerhouse-museum/output/ \
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-f tsv \
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-i processQuotes=false \
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-i guessCellValueTypes=true \
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-RX
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```
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