py-xbrl 开源项目教程

py-xbrl 开源项目教程

py-xbrlPython-based parser for parsing XBRL and iXBRL files项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/py-xbrl

项目介绍

py-xbrl 是一个用于解析 XBRL（可扩展商业报告语言）和 iXBRL（内联可扩展商业报告语言）文件的 Python 库。该库主要用于解析实例文档（如 SEC 提供的原始文档），但也可以用于解析任何遵循 XBRL 2.1 规范（2003）或 iXBRL 1.1 规范（2013）的 XBRL 文档。py-xbrl 能够自动下载并解析所有引用的 XBRL 文件，如分类法模式和链接库，并将所有信息组织成对象结构返回给用户。

项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 py-xbrl：

pip install py-xbrl

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 py-xbrl 解析一个 XBRL 文件：

from pyxbrl import XBRLParser

# 读取 XBRL 文件
with open('example.xbrl', 'r') as file:
    xbrl_data = file.read()

# 解析 XBRL 文件
xbrl = XBRLParser.parse(xbrl_data)

# 打印解析结果
for fact in xbrl.facts:
    print(fact.name, fact.value)

应用案例和最佳实践

应用案例

py-xbrl 广泛应用于金融和会计领域，用于自动化处理和分析财务报告。例如，一家投资公司可以使用 py-xbrl 解析 SEC 提交的 XBRL 文件，以自动化其财务分析流程。

最佳实践

1. 错误处理：在解析 XBRL 文件时，应考虑可能的错误情况，并进行适当的错误处理。
2. 性能优化：对于大型 XBRL 文件，可以考虑使用多线程或异步处理来提高解析效率。
3. 数据验证：解析后的数据应进行验证，确保数据的准确性和完整性。

典型生态项目

py-xbrl 作为 XBRL 解析工具，可以与其他数据处理和分析工具结合使用，构建更强大的数据处理生态系统。以下是一些典型的生态项目：

1. Pandas：结合 Pandas 库，可以将解析后的 XBRL 数据转换为 DataFrame，便于进一步的数据分析和处理。
2. Django/Flask：将 py-xbrl 集成到 Web 应用中，构建在线的 XBRL 解析和分析服务。
3. Jupyter Notebook：在 Jupyter Notebook 中使用 py-xbrl，进行交互式的数据分析和可视化。

通过这些生态项目的结合，可以大大扩展 py-xbrl 的应用场景和功能。

py-xbrlPython-based parser for parsing XBRL and iXBRL files项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/py-xbrl