Как обработать файл, если его содержимое не соответствует ожидаемому формату (например, неполный CSV)?

Обработка файла, не соответствующего ожидаемому формату (например, неполного CSV), требует комплексного подхода, включающего валидацию, обработку исключений и, возможно, частичную загрузку данных. Вот основные стратегии:

1. Валидация данных:
   • Использовать библиотеку для чтения CSV (например, csv) с предварительной валидацией каждой строки. Проверять количество столбцов, типы данных (если это необходимо), и наличие обязательных полей.
   • Можно реализовать собственную функцию валидации, если нужны более сложные правила.
   • Если структура файла известна заранее, можно использовать try-except блоки для обработки ошибок, возникающих при преобразовании данных к ожидаемому типу (например, из строки в число).
2. Обработка исключений:
   • Использовать блоки try-except для обработки исключений, возникающих при чтении и обработке файла (например, csv.Error, ValueError, IndexError).
   • В блоке except следует:
     • Залогировать ошибку (например, с помощью библиотеки logging), указав номер строки, описание ошибки и, возможно, проблемные данные.
     • Определить стратегию дальнейших действий:
       • Пропустить проблемную строку и продолжить обработку остальных.
       • Прервать обработку файла.
       • Попытаться исправить ошибку (например, заполнить пропущенные значения по умолчанию).
3. Частичная загрузка данных:
   • Вместо полной остановки, можно загружать только те строки, которые успешно прошли валидацию.
   • Перед обработкой каждой строки проверять её валидность и пропускать невалидные строки.
   • Сохранять информацию о пропущенных строках для дальнейшего анализа.
4. Обработка неполных строк:
   • Если проблема заключается в пропущенных значениях в некоторых строках CSV, можно использовать аргумент fill_value у csv.DictReader, чтобы заполнить пропущенные столбцы значением по умолчанию.
   • Если пропущенные значения критичны, лучше пропустить строку целиком.
5. Обеспечение надежности:
   • Использовать context managers (with open(...) as f:) для автоматического закрытия файла, даже если возникнет исключение.
   • Предусмотреть возможность восстановления после сбоя, например, сохраняя промежуточные результаты обработки.

Пример кода (с использованием библиотеки `csv` и обработки исключений):

    
import csv
import logging

logging.basicConfig(level=logging.ERROR, filename='error.log', filemode='w')

def process_csv_file(filename):
    data = []
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        header = next(reader, None) # Пропускаем заголовок
        if header is None:
          print("Файл пуст или не содержит заголовка.")
          return []

        for row_number, row in enumerate(reader, start=2): # Начинаем нумерацию с 2, т.к. 1-я строка - заголовок
            try:
                # Пример: ожидаем 3 столбца (id, name, value)
                if len(row) != 3:
                  raise ValueError(f"Неверное количество столбцов. Ожидалось 3, получено {len(row)}.")

                id_value = int(row[0])  # Преобразуем id в integer
                name = row[1]
                value = float(row[2]) # Преобразуем value во float

                data.append({'id': id_value, 'name': name, 'value': value})

            except ValueError as e:
                logging.error(f"Ошибка в строке {row_number}: {e}.  Строка: {row}")
                print(f"Предупреждение: строка {row_number} пропущена из-за ошибки.")
            except Exception as e:
                logging.exception(f"Непредвиденная ошибка в строке {row_number}: {e}. Строка: {row}")
                print(f"Предупреждение: строка {row_number} пропущена из-за непредвиденной ошибки.")

    return data

# Пример использования:
file_path = 'my_data.csv'
processed_data = process_csv_file(file_path)

if processed_data:
    print("Успешно обработано строк:", len(processed_data))
    # Дальнейшая обработка данных...
else:
    print("Не удалось обработать файл.")
    
  

Этот пример кода:

• Обрабатывает CSV файл, предполагает наличие заголовка.
• Выполняет базовую валидацию: проверяет количество столбцов и пытается преобразовать данные к ожидаемым типам.
• Обрабатывает исключения ValueError (неправильный тип данных) и другие непредвиденные исключения.
• Логирует ошибки в файл error.log.
• Выводит предупреждения о пропущенных строках в консоль.
• Продолжает обработку файла, даже если обнаружены ошибки.

При необходимости можно адаптировать этот код к конкретным требованиям и структуре CSV файла.