new_tests

.gitignore

@@ -1,2 +1,3 @@
  
 tempWork/
+.vscode/

ASPO/EAD_to_CSV/EAD_to_CSV_ospedale_newTest.ipynb

@@ -122,8 +122,8 @@
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
-    "import_dir = '/Users/federicaspinelli/Google Drive/OVI:CNR/LAVORO 2020/SELEZIONE CONTENUTI/01_ASPO/XDAMS/'\n",
+    "import_dir = '../../Data/DallASPO/'\n",
-    "export_dir = '/Users/federicaspinelli/Google Drive/OVI:CNR/CSV/ASPO/ospedale/'"
+    "export_dir = './'"
    ]
   },
   {
@@ -142,7 +142,7 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "1.052720069885254\n"
+      "1.2158260345458984\n"
      ]
     }
    ],
@@ -173,7 +173,7 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "{'subseries', 'series', 'file', 'subgrp', 'otherlevel', 'recordgrp', 'collection', 'fonds', 'subfonds'}\n"
+      "{'otherlevel', 'fonds', 'series', 'collection', 'subfonds', 'file', 'subgrp', 'recordgrp', 'subseries'}\n"
      ]
     }
    ],
@@ -200,17 +200,17 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "# di tag \"c\", livello subseries, primo passaggio: 151\n",
+      "# di tag \"c\", livello otherlevel, primo passaggio: 321\n",
+      "# di tag \"c\", livello fonds, primo passaggio: 1\n",
       "# di tag \"c\", livello series, primo passaggio: 254\n",
+      "# di tag \"c\", livello collection, primo passaggio: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello subfonds, primo passaggio: 3\n",
       "# di tag \"c\", livello file, primo passaggio: 7199\n",
       "# di tag \"c\", livello subgrp, primo passaggio: 10\n",
-      "# di tag \"c\", livello otherlevel, primo passaggio: 321\n",
       "# di tag \"c\", livello recordgrp, primo passaggio: 7\n",
-      "# di tag \"c\", livello collection, primo passaggio: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello subseries, primo passaggio: 151\n",
-      "# di tag \"c\", livello fonds, primo passaggio: 1\n",
-      "# di tag \"c\", livello subfonds, primo passaggio: 3\n",
       "\n",
-      "Tempo trascorso: 0.7257428169250488\n"
+      "Tempo trascorso: 0.6825399398803711\n"
      ]
     }
    ],
@@ -251,26 +251,26 @@
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "# di tag \"c\", livello subseries, primo passaggio: 151\n",
+      "# di tag \"c\", livello otherlevel, primo passaggio: 321\n",
-      "# di tag \"c\", livello subseries, totali: 163\n",
+      "# di tag \"c\", livello otherlevel, totali: 321\n",
+      "# di tag \"c\", livello fonds, primo passaggio: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello fonds, totali: 11\n",
       "# di tag \"c\", livello series, primo passaggio: 254\n",
       "# di tag \"c\", livello series, totali: 254\n",
+      "# di tag \"c\", livello collection, primo passaggio: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello collection, totali: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello subfonds, primo passaggio: 3\n",
+      "# di tag \"c\", livello subfonds, totali: 3\n",
       "# di tag \"c\", livello file, primo passaggio: 7199\n",
       "# di tag \"c\", livello file, totali: 7199\n",
       "# di tag \"c\", livello subgrp, primo passaggio: 10\n",
       "# di tag \"c\", livello subgrp, totali: 10\n",
-      "# di tag \"c\", livello otherlevel, primo passaggio: 321\n",
-      "# di tag \"c\", livello otherlevel, totali: 321\n",
       "# di tag \"c\", livello recordgrp, primo passaggio: 7\n",
       "# di tag \"c\", livello recordgrp, totali: 7\n",
-      "# di tag \"c\", livello collection, primo passaggio: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello subseries, primo passaggio: 151\n",
-      "# di tag \"c\", livello collection, totali: 1\n",
+      "# di tag \"c\", livello subseries, totali: 163\n",
-      "# di tag \"c\", livello fonds, primo passaggio: 1\n",
-      "# di tag \"c\", livello fonds, totali: 11\n",
-      "# di tag \"c\", livello subfonds, primo passaggio: 3\n",
-      "# di tag \"c\", livello subfonds, totali: 3\n",
       "\n",
-      "Tempo trascorso: 1.1849439144134521\n"
+      "Tempo trascorso: 1.0391268730163574\n"
      ]
     }
    ],
@@ -360,7 +360,7 @@
       "\n",
       "[('c', {'level': 'otherlevel', 'otherlevel': 'subfile', 'id': 'IT-ASPO-ST00005-0002653', 'audience': 'external'}, ''), ('did', {}, ''), ('physdesc', {'encodinganalog': 'ISAD 3-1-5 extent and medium of the unit of description'}, '')]\n",
       "[0, 2, 3]\n",
-      "('physfacet', {'type': 'note'}, 'Legatura�origiale�i�cartoe')\n",
+      "('physfacet', {'type': 'note'}, 'Legatura\\xa0origiale\\xa0i\\xa0cartoe')\n",
       "# of children: 0\n",
       "\n",
       "[('c', {'level': 'otherlevel', 'otherlevel': 'subfile', 'id': 'IT-ASPO-ST00005-0002653', 'audience': 'external'}, ''), ('processinfo', {}, ''), ('list', {}, ''), ('item', {}, 'iserimeto i Ariaa 3.2')]\n",
@@ -422,7 +422,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "(*NOTA X ME:* **'did' = 'Descriptive IDentification'**)"
+    "## QUI SI INIZIA"
    ]
   },
   {
@@ -431,7 +431,7 @@
    "source": [
     "A questo punto, quello che devo fare è scrivere un **traduttore** -- una funzione che scorra l'output degli elementi esaminati e trasformi le info in modo da poterle esportare in formato csv (o in qualunque altro formato vogliamo).\n",
     "\n",
-    "La mia attuale versione di **traduttore per gli item** è data nella prossima cella; accetta come argomento un nodo (che è supposto essere di tipo item) e restituisce un dict."
+    "La veccia versione di **traduttore per gli item**  dell'Ospedale è data nella prossima cella; accetta come argomento un nodo (che è supposto essere di tipo item) e restituisce un dict."
    ]
   },
   {
@@ -728,7 +728,7 @@
       "\n",
       "titolo_aspo: \"N.2 1420. Testamento di mona Margherita Buri moglie di Paolo Saccagnini con obbligo a' suoi figliuoli eredi di fare ogni anno in S. Francesco la festa di S. Antonio da Padova\"\n",
       "\n",
-      "data_periodo: 1420�nov.�19\n",
+      "data_periodo: 1420 nov. 19\n",
       "\n",
       "segnatura_attuale: 1\n",
       "\n",
@@ -759,535 +759,370 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# Export\n",
+    "L'idea è di definire un **nuovo** traduttore che lavora tramite file di configurazione e dà lo stesso output."
-    "\n",
-    "Produciamo il CSV per gli item tracciando, al solito, il tempo impiegato."
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 12,
+   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 1.894237995147705\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "# Do it! Export del CSV - items.\n",
-    "\n",
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
-    "\n",
-    "# Apro il file per l'export\n",
-    "with open(export_dir + \"data_file.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
-    "    # Definisco la classe-motore per l'export\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(itemHeader.keys()))\n",
-    "    # Scrivo l'intestazione\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
-    "    # Scrivo la seconda riga, esplicativa\n",
-    "    writer.writerow(itemHeader)\n",
-    "    # Scrivo gli item tradotti, uno a uno\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['file'])):\n",
-    "        test = allCs2['file'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
-    "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "# Altri livelli"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
-   "source": [
+   "outputs": [],
-    "Definisco un dizionario ridotto per l'header delle *subseries*, poi esporto -- per il momento con lo stesso traduttore usato per gli *item*"
+   "source": []
-   ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 13,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
-   "outputs": [
+   "outputs": [],
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.009209156036376953\n"
-     ]
-    }
-   ],
    "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
+    "def traduttoreNew(elem):\n",
+    "    # Variabile che contiene l'output della traduzione:\n",
+    "    csvProt = {}\n",
     "\n",
-    "subSeriesKeys = set()\n",
+    "    # Processo i nodi-parent di 'elem'\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['subgrp'])):\n",
+    "    par_tags = list(map(lambda a: a.tag, elem['a_par']))\n",
-    "    test = allCs2['subgrp'][ii]\n",
+    "    par_attributes = list(map(lambda a: a.attrib, elem['a_par']))\n",
-    "    subSeriesKeys = subSeriesKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
+    "    \n",
+    "    # e0: Le varie id dei nodi parent\n",
+    "    for ii in indices(par_tags, 'c'):\n",
+    "        key = 'id_' + par_attributes[ii]['level']\n",
+    "        csvProt[key] = par_attributes[ii]['id']\n",
     "\n",
-    "subSeriesHeader = OrderedDict()\n",
+    "    # Processo i nodi-child di 'elem'\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
+    "    childrenNodes = traceElems(elem['child'], isLeafOrC)\n",
-    "    if(key in subSeriesKeys):\n",
+    "    first = True\n",
-    "        subSeriesHeader[key] = itemHeader[key]\n",
+    "    for node in childrenNodes:\n",
+    "        tags = [ a.tag for a in node['a_par'] ].append(node['child'].tag)\n",
+    "        attributes = [ a.attrib for a in node['a_par'] ].append(node['child'].attrib)\n",
+    "        nodeContent = node['child'].text\n",
     "\n",
+    "        # Da controllare solo per il primo nodo\n",
+    "        # (informazioni a livello del nodo, uguali per tutti i figli)\n",
+    "        if(first):\n",
+    "            # e1 ID della item\n",
+    "            csvProt['id'] = attributes[tags.index('c')]['id']\n",
+    "            # e2 Audience: external o internal\n",
+    "            try:\n",
+    "                csvProt['audience'] = attributes[tags.index('c')]['audience']\n",
+    "            except:\n",
+    "                pass\n",
+    "            # e3 Otherlevel\n",
+    "            try:\n",
+    "                csvProt['altro_livello'] = attributes[tags.index('c')]['otherlevel']\n",
+    "            except:\n",
+    "                pass\n",
+    "            first = False\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_subgrp.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "        # La 'ciccia': si processa il contenuto vero e proprio\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(subSeriesHeader.keys()))\n",
+    "        # e4 Repository (qui dovrebbe essere sempre l'Archivio di Prato)\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
+    "        if('repository' in tags):\n",
-    "    writer.writerow(subSeriesHeader)\n",
+    "            csvProt['repository'] = nodeContent  \n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['subgrp'])):\n",
-    "        test = allCs2['subgrp'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "        # e8 Tipologia\n",
-   ]
+    "        try:\n",
-  },
+    "            ii = tags.index('materialspec')\n",
-  {
+    "            if(attributes[ii]['label']=='tipologia'): \n",
-   "cell_type": "code",
+    "                csvProt['tipologia'] = nodeContent\n",
-   "execution_count": 14,
+    "        except:\n",
-   "metadata": {},
+    "            pass\n",
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.14556884765625\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
     "\n",
-    "subSeriesKeys = set()\n",
+    "        # e9 Segnatura attuale\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['subseries'])):\n",
+    "        try:\n",
-    "    test = allCs2['subseries'][ii]\n",
+    "            ii = tags.index('num')\n",
-    "    subSeriesKeys = subSeriesKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
+    "            type1 = attributes[ii]['type']\n",
+    "            if(type1=='nuovo ordinamento'):\n",
+    "               csvProt['segnatura_attuale'] = nodeContent\n",
+    "        except:\n",
+    "            pass\n",
+    "        # e9 Segnatura precedente ('odd')\n",
+    "        if('odd' in tags):\n",
+    "            csvProt['segnatura_precedente'] = nodeContent       \n",
+    "        \n",
+    "        # e11 Il titolo da unittitle\n",
+    "        try:\n",
+    "            aa = csvProt['titolo_aspo']\n",
+    "        except:\n",
+    "            try:\n",
+    "                ii = tags.index('unittitle')\n",
+    "                try:\n",
+    "                    csvProt['titolo_aspo'] = str(node['a_par'][ii].text).replace('\\t','').replace('\\n','').strip()\n",
+    "                except:\n",
+    "                    csvProt['titolo_aspo'] = str(nodeContent).replace('\\t','').replace('\\n','').strip()\n",
+    "            except:\n",
+    "                pass\n",
+    "        \n",
+    "        # e12 Scope-content head & body\n",
+    "        if('scopecontent' in tags):\n",
+    "            if('p' in tags):\n",
+    "                csvProt['scope-content_body'] = nodeContent\n",
     "\n",
-    "subSeriesHeader = OrderedDict()\n",
+    "        # e14 Nome della compagnia\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
+    "        try:\n",
-    "    if(key in subSeriesKeys):\n",
+    "            ii = tags.index('corpname')\n",
-    "        subSeriesHeader[key] = itemHeader[key]\n",
+    "            if(attributes[ii]['authfilenumber']):\n",
+    "                try:\n",
+    "                    authId = attributes[ii]['authfilenumber']\n",
+    "                    csvProt['compagnia'] = '{\"nome\": ' + \"\\\"\" + nodeContent + \"\\\"\" + ', \"authID\": ' + \"\\\"\" + authId + \"\\\"\" + '}'\n",
+    "                except:\n",
+    "                    csvProt['compagnia'] = '{\"nome\": ' + \"\\\"\" + nodeContent + \"\\\"\" + '}'\n",
+    "        except:\n",
+    "            pass\n",
+    "        \n",
+    "        # e16 Persona\n",
+    "        if ('controlaccess' in tags):\n",
+    "            try: \n",
+    "                ii=tags.index('persname')       \n",
+    "                key='persona'  \n",
+    "                authId = attributes[ii]['authfilenumber']\n",
+    "                try:       \n",
+    "                    csvProt[key] = csvProt[key] + ' | {\"nome\": ' + \"\\\"\" + nodeContent + \"\\\"\" + ', \"authID\": ' + \"\\\"\" + authId + \"\\\"\" +'}'\n",
+    "                except:                         \n",
+    "                    csvProt[key] = '{\"nome\": ' + \"\\\"\" + nodeContent + \"\\\"\" + ', \"authID\": ' + \"\\\"\" + authId + \"\\\"\" +'}'\n",
+    "            except:                \n",
+    "                try:\n",
+    "                    csvProt[key] = csvProt[key] + ' | {\"nome\": ' + \"\\\"\" + nodeContent + \"\\\"\" + '}'\n",
+    "                except:\n",
+    "                    csvProt[key] = '{\"nome\": ' + \"\\\"\" + nodeContent + \"\\\"\" + '}'\n",
     "\n",
+    "        # e17 Date\n",
+    "        if ('unittitle' in tags):\n",
+    "            try:\n",
+    "                ii = tags.index('date')\n",
+    "                key = 'data'\n",
+    "                csvProt[key] = nodeContent\n",
+    "            except:\n",
+    "                pass\n",
+    "       \n",
+    "        # e18 Data 1: periodo\n",
+    "        if('unitdate' in tags):\n",
+    "            csvProt['data_periodo'] = nodeContent\n",
+    "        \n",
+    "        # e20 Supporto fisico\n",
+    "        try:\n",
+    "            ii = tags.index('physfacet')\n",
+    "            if(attributes[ii]['type']=='supporto'):\n",
+    "                csvProt['supporto'] = nodeContent\n",
+    "        except:\n",
+    "            pass\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_subseries.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "        # e21 Physdesc \n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(subSeriesHeader.keys()))\n",
+    "        if('extent' in tags):\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
+    "            csvProt['numero'] = nodeContent\n",
-    "    writer.writerow(subSeriesHeader)\n",
+    "        if('genreform' in tags):\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['subseries'])):\n",
+    "            csvProt['genere'] = nodeContent\n",
-    "        test = allCs2['subseries'][ii]\n",
+    "        \n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
+    "        # e21 Dimensions\n",
+    "        try:\n",
+    "            ii = tags.index('dimensions')\n",
+    "            try:\n",
+    "                csvProt['dimensione_altezza_larghezza_spessore'] = csvProt['dimensione_altezza_larghezza_spessore'] + ' | ' + nodeContent\n",
+    "            except:\n",
+    "                csvProt['dimensione_altezza_larghezza_spessore'] = nodeContent\n",
+    "        except:\n",
+    "            pass\n",
+    "        \n",
+    "        # e22 Phystech  \n",
+    "        try:\n",
+    "            ii = tags.index('phystech')\n",
+    "            try:\n",
+    "                csvProt['conservazione'] = csvProt['conservazione'] + ' | ' + nodeContent\n",
+    "            except:\n",
+    "                csvProt['conservazione'] = nodeContent\n",
+    "        except:\n",
+    "            pass\n",
+    "        \n",
+    "        # e24 Note\n",
+    "        if('note' in tags):\n",
+    "            csvProt['nota'] = nodeContent\n",
+    "        \n",
+    "        # e26 Oggetto digitale allegato (nome)\n",
+    "        try:\n",
+    "            ii = tags.index('daoloc')\n",
+    "            out = attributes[ii]['title']\n",
+    "            try:\n",
+    "                csvProt['oggetto_digitale'] = csvProt['oggetto_digitale'] + ' | ' + out\n",
+    "            except:\n",
+    "                csvProt['oggetto_digitale'] = out\n",
+    "        except:\n",
+    "            pass\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "    return csvProt\n",
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "*Rinse & Repeat* con i livelli *series*, *subfonds* e *fonds*"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 15,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.14042901992797852\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
     "\n",
-    "seriesKeys = set()\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['series'])):\n",
-    "    test = allCs2['series'][ii]\n",
-    "    seriesKeys = seriesKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
     "\n",
-    "seriesHeader = OrderedDict()\n",
+    "# Di pari passo alla funzione, definisco un dict contenente tutti gli header;\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
+    "# servirà per il CSV.\n",
-    "    if(key in seriesKeys):\n",
+    "itemHeader = OrderedDict()\n",
-    "        seriesHeader[key] = itemHeader[key]\n",
     "\n",
+    "# e1 ID dell'entità\n",
+    "itemHeader.update({'id': '<c level=\"X\" id=#>'})\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_series.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "# e2 Audience: external o internal\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(seriesHeader.keys()))\n",
+    "itemHeader.update({'audience': '<c level=\"#\" audience=#>'})\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
-    "    writer.writerow(seriesHeader)\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['series'])):\n",
-    "        test = allCs2['series'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "# e3 Otherlevel\n",
-   ]
+    "itemHeader.update({'altro_livello': '<c otherlevel=#>'})\n",
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 16,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.004575967788696289\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
     "\n",
-    "subfondsKeys = set()\n",
+    "# e4 Repository (qui dovrebbe essere sempre l'Archivio di Prato)\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['subfonds'])):\n",
+    "itemHeader.update({'repository': '<repository>#'})\n",
-    "    test = allCs2['subfonds'][ii]\n",
-    "    subfondsKeys = subfondsKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
     "\n",
-    "subfondsHeader = OrderedDict()\n",
+    "# e8 Tipologia\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
+    "itemHeader.update({'tipologia': '<materialspec label=\"tipologia\">#'})\n",
-    "    if(key in subfondsKeys):\n",
-    "        subfondsHeader[key] = itemHeader[key]\n",
     "\n",
+    "# e9 Segnatura attuale\n",
+    "itemHeader.update({'segnatura_attuale': '<num type=\"nuovo ordinamento\">#'})\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_subfonds.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "# e9 Segnatura precedente\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(subfondsHeader.keys()))\n",
+    "itemHeader.update({'segnatura_precedente': '<odd>#'})\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
-    "    writer.writerow(subfondsHeader)\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['subfonds'])):\n",
-    "        test = allCs2['subfonds'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "# e11 Titolo ASPO\n",
-   ]
+    "itemHeader.update({'titolo_aspo': '<unittitle>#'})\n",
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 17,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.006090879440307617\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
     "\n",
-    "fondsKeys = set()\n",
+    "# e12 Scope content, head & body\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['fonds'])):\n",
+    "itemHeader.update(\n",
-    "    test = allCs2['fonds'][ii]\n",
+    "{'scope-content_head': '<scopecontent><head>#',\n",
-    "    fondsKeys = fondsKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
+    " 'scope-content_body': '<scopecontent><p>#'})\n",
     "\n",
-    "fondsHeader = OrderedDict()\n",
+    "# e14 Nome della compagnia\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
+    "itemHeader.update({'compagnia': '<corpname>#'})\n",
-    "    if(key in fondsKeys):\n",
-    "        fondsHeader[key] = itemHeader[key]\n",
     "\n",
+    "# e15 Soggetto\n",
+    "itemHeader.update({'soggetto': '<subject>#'})\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_fonds.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "# e16 Persona\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(fondsHeader.keys()))\n",
+    "itemHeader.update({'persona': '<persname authfilenumber=#>#'})\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
-    "    writer.writerow(fondsHeader)\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['fonds'])):\n",
-    "        test = allCs2['fonds'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "# e17 Date\n",
-   ]
+    "itemHeader.update(\n",
-  },
+    "{'data': '<date>#'})\n",
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 18,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.001628875732421875\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
     "\n",
-    "collectionKeys = set()\n",
+    "# e18 Data 1: periodo\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['collection'])):\n",
+    "itemHeader.update({'data_periodo': '<unitdate>#'})\n",
-    "    test = allCs2['collection'][ii]\n",
+    "\n",
-    "    collectionKeys = collectionKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
+    "# e20 Supporto fisico\n",
+    "itemHeader.update({'supporto': '<physfacet type=\"supporto\">#'})\n",
     "\n",
-    "collectionHeader = OrderedDict()\n",
+    "# e21 descrizione fisica\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
+    "itemHeader.update({'numero': '<extent>#'})\n",
-    "    if(key in collectionKeys):\n",
+    "itemHeader.update({'genere': '<genreform>#'})\n",
-    "        collectionHeader[key] = itemHeader[key]\n",
+    "# e21 dimensions\n",
+    "itemHeader.update({'dimensione_altezza_larghezza_spessore': '<dimensions>#'})\n",
     "\n",
+    "# e22 Phystech\n",
+    "itemHeader.update({'conservazione': '<phystech>#'})\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_collection.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "# e23 Consistenza\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(collectionHeader.keys()))\n",
+    "itemHeader.update({'consistenza': '<extent unit=#1>#2, #1: #2'})\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
-    "    writer.writerow(collectionHeader)\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['collection'])):\n",
-    "        test = allCs2['collection'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "# 24 Note\n",
+    "itemHeader.update({'nota': '<note>#'})\n",
+    "\n",
+    "# e26 Oggetto digitale allegato (nome)\n",
+    "itemHeader.update({'oggetto_digitale': '<daoloc title=#>'})\n",
+    "\n",
+    "#0: Le varie id dei nodi parent\n",
+    "itemHeader.update(\n",
+    "{'id_subfonds': '<c level=\"subfonds\" id=#>',\n",
+    " 'id_fonds': '<c level=\"fonds\" id=#>',\n",
+    " 'id_series': '<c level=\"series\" id=#>',\n",
+    " 'id_subseries': '<c level=\"subseries\" id=#>',\n",
+    " 'id_recordgrp': '<c level=\"recordgrp\" id=#>',\n",
+    " 'id_otherlevel': '<c level=\"otherlevel\" id=# otherlevel=\"subfile\">',\n",
+    " 'id_collection': '<c level=\"collection\" id=#>',\n",
+    " 'id_subgrp': '<c level=\"subgrp\" id=#>',\n",
+    " 'id_collection': '<c level=\"collection\" id=#>',\n",
+    " 'id_file': '<c level=\"file\" id=#>'})"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 19,
+   "execution_count": 12,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.003462076187133789\n"
+      "id_fonds: IT-ASPO-ST00005-0000002\n",
+      "\n",
+      "id_series: IT-ASPO-ST00005-0000003\n",
+      "\n",
+      "id: IT-ASPO-ST00005-0000004\n",
+      "\n",
+      "audience: external\n",
+      "\n",
+      "titolo_aspo: \"N.2 1420. Testamento di mona Margherita Buri moglie di Paolo Saccagnini con obbligo a' suoi figliuoli eredi di fare ogni anno in S. Francesco la festa di S. Antonio da Padova\"\n",
+      "\n",
+      "data_periodo: 1420 nov. 19\n",
+      "\n",
+      "segnatura_attuale: 1\n",
+      "\n",
+      "genere: pergamena\n",
+      "\n",
+      "dimensione_altezza_larghezza_spessore: 370 | 255 | 20\n",
+      "\n",
+      "persona: {\"nome\": \"Buri Margherita di Bartolomeo\", \"authID\": \"IT-ASPO-AU00002-0001222\"} | {\"nome\": \"Saccagnini Paolo di Vanni da Pratolino\", \"authID\": \"IT-ASPO-AU00002-0001014\"} | {\"nome\": \"Bandini Paolo di ser Vannozzo\", \"authID\": \"IT-ASPO-AU00002-0001330\"}\n",
+      "\n",
+      "scope-content_body: Atto rogato da Paolo di ser Vannozzo Bandini da Prato.\n",
+      "\n",
+      "conservazione: buona\n",
+      "\n",
+      "segnatura_precedente: 2996/5\n",
+      "\n"
      ]
     }
    ],
    "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
+    "test = allCs2['file'][0]\n",
-    "\n",
+    "toShow = traduttoreItem(test)\n",
-    "subSeriesKeys = set()\n",
+    "for key in toShow.keys():\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['recordgrp'])):\n",
+    "    print(key + ': ' + str(toShow[key]))\n",
-    "    test = allCs2['recordgrp'][ii]\n",
+    "    print()"
-    "    subSeriesKeys = subSeriesKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
+   ]
-    "\n",
+  },
-    "subSeriesHeader = OrderedDict()\n",
+  {
-    "for key in itemHeader:\n",
+   "cell_type": "markdown",
-    "    if(key in subSeriesKeys):\n",
+   "metadata": {},
-    "        subSeriesHeader[key] = itemHeader[key]\n",
+   "source": [
-    "\n",
+    "# Export\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_recordgrp.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "### -- questo serve **dopo**\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(subSeriesHeader.keys()))\n",
-    "    writer.writeheader()\n",
-    "    writer.writerow(subSeriesHeader)\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['recordgrp'])):\n",
-    "        test = allCs2['recordgrp'][ii]\n",
-    "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
-    "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
+    "Produciamo il CSV per gli item tracciando, al solito, il tempo impiegato."
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 20,
+   "execution_count": 12,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "Tempo trascorso: 0.1351768970489502\n"
+      "Tempo trascorso: 1.894237995147705\n"
      ]
     }
    ],
    "source": [
-    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
+    "# Do it! Export del CSV - items.\n",
-    "\n",
-    "otherlevelKeys = set()\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['otherlevel'])):\n",
-    "    test = allCs2['otherlevel'][ii]\n",
-    "    otherlevelKeys = otherlevelKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
-    "\n",
-    "otherlevelHeader = OrderedDict()\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
-    "    if(key in otherlevelKeys):\n",
-    "        otherlevelHeader[key] = itemHeader[key]\n",
     "\n",
+    "ts1 = datetime.timestamp(datetime.now())\n",
     "\n",
-    "with open(export_dir + \"data_otherlevel.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "# Apro il file per l'export\n",
-    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(otherlevelHeader.keys()))\n",
+    "with open(export_dir + \"data_file.csv\", \"w\", newline=\"\") as csv_file:\n",
+    "    # Definisco la classe-motore per l'export\n",
+    "    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=list(itemHeader.keys()))\n",
+    "    # Scrivo l'intestazione\n",
     "    writer.writeheader()\n",
-    "    writer.writerow(otherlevelHeader)\n",
+    "    # Scrivo la seconda riga, esplicativa\n",
-    "    for ii in range(len(allCs2['otherlevel'])):\n",
+    "    writer.writerow(itemHeader)\n",
-    "        test = allCs2['otherlevel'][ii]\n",
+    "    # Scrivo gli item tradotti, uno a uno\n",
+    "    for ii in range(len(allCs2['file'])):\n",
+    "        test = allCs2['file'][ii]\n",
     "        writer.writerow(traduttoreItem(test))\n",
     "\n",
     "print('Tempo trascorso:', datetime.timestamp(datetime.now()) - ts1)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 21,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "{'altro_livello',\n",
-       " 'audience',\n",
-       " 'conservazione',\n",
-       " 'data_periodo',\n",
-       " 'dimensione_altezza_larghezza_spessore',\n",
-       " 'genere',\n",
-       " 'id',\n",
-       " 'id_file',\n",
-       " 'id_fonds',\n",
-       " 'id_recordgrp',\n",
-       " 'id_series',\n",
-       " 'id_subfonds',\n",
-       " 'id_subgrp',\n",
-       " 'id_subseries',\n",
-       " 'nota',\n",
-       " 'numero',\n",
-       " 'persona',\n",
-       " 'scope-content_body',\n",
-       " 'segnatura_attuale',\n",
-       " 'segnatura_precedente',\n",
-       " 'supporto',\n",
-       " 'titolo_aspo'}"
-      ]
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-    "otherlevelKeys = set()\n",
-    "for ii in range(len(allCs2['otherlevel'])):\n",
-    "    test = allCs2['otherlevel'][ii]\n",
-    "    otherlevelKeys = otherlevelKeys.union( traduttoreItem(test).keys() )\n",
-    "\n",
-    "otherlevelKeys"
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-       "odict_keys(['id', 'audience', 'altro_livello', 'repository', 'tipologia', 'segnatura_attuale', 'segnatura_precedente', 'titolo_aspo', 'scope-content_head', 'scope-content_body', 'compagnia', 'soggetto', 'persona', 'data', 'data_periodo', 'supporto', 'numero', 'genere', 'dimensione_altezza_larghezza_spessore', 'conservazione', 'consistenza', 'nota', 'oggetto_digitale', 'id_subfonds', 'id_fonds', 'id_series', 'id_subseries', 'id_recordgrp', 'id_otherlevel', 'id_collection', 'id_subgrp', 'id_file'])"
-      ]
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-    "otherlevelHeader = OrderedDict()\n",
-    "for key in itemHeader:\n",
-    "    if(key in otherlevelKeys):\n",
-    "        otherlevelHeader[key] = itemHeader[key]\n",
-    "\n",
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-       "OrderedDict([('id', '<c level=\"X\" id=#>'),\n",
-       "             ('audience', '<c level=\"#\" audience=#>'),\n",
-       "             ('altro_livello', '<c otherlevel=#>'),\n",
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-       "             ('id_series', '<c level=\"series\" id=#>'),\n",
-       "             ('id_subseries', '<c level=\"subseries\" id=#>'),\n",
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