🛠️ DatabaseUpdateTool - TradeAIcode

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📚 Tabla de Contenidos

• 📚 Descripción
• 📸 Vista previa
• ✨ Características
• ⚙️ Instalación y requisitos
• 🚀 Uso detallado
• 💪 Tecnologías utilizadas
• 📄 Licencia

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📚 Descripción

DatabaseUpdateTool es una potente herramienta en Python y PyQt5 para actualizar datos de manera rápida y segura:

• Carga un archivo antiguo para modificar.
• Carga un archivo nuevo con los datos actualizados.
• Actualiza campos automáticamente comparando por clave primaria.
• Exporta tablas completas de bases de datos a CSV o Excel.
• Soporta conexiones a MySQL y SQL Server.

Ideal para automatizar tareas de mantenimiento y actualización de registros.

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📸 Vista previa de la aplicación

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✨ Características principales

• Interfaz gráfica moderna con PyQt5.
• Ordena columnas con un simple clic.
• Logs de actividad informativos en cada pestaña.
• Actualización de datos basada en cambios reales (sin sobreescribir vacíos).
• Exportación rápida a CSV y Excel.
• Configuración persistente usando config.json.
• Soporte para MySQL y SQL Server.
• Visualización del número de registros cargados.

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⚙️ Instalación y requisitos

Requisitos

• Python 3.8 o superior
• PyQt5
• pandas
• openpyxl
• pyodbc
• pymysql

Instalación rápida:

pip install -r requirements.txt

Notas:

• SQL Server requiere tener un driver ODBC instalado.
• MySQL usa pymysql para la conexión.

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🚀 Uso detallado

Configuración inicial

1. Abre la aplicación.
2. Ve a la pestaña "Configuración (Base de Datos)".
3. Introduce:
   • Servidor
   • Puerto
   • Usuario
   • Contraseña
   • Base de datos
   • Tabla
   • Tipo de base de datos (MySQL o SQL Server)
4. Haz clic en "Guardar Configuración".

Operaciones en la base de datos

• Pulsa "Leer y Mostrar Tabla" para visualizar la tabla.
• Luego puedes exportar los datos a un archivo CSV o Excel.

Actualizar datos desde archivos

1. Dirígete a la pestaña "Principal (Actualizar Datos)".
2. Carga el archivo a modificar.
3. Carga el archivo con datos nuevos.
4. Selecciona:
   • Campo a actualizar
   • Campo clave (para buscar coincidencias)
5. Pulsa "Actualizar Datos".
6. Verifica los cambios en la vista previa.
7. Guarda el archivo actualizado si lo deseas.

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💪 Tecnologías utilizadas

• Python
• PyQt5
• pandas
• openpyxl
• pyodbc
• pymysql

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📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.

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