Как прочитать файл и выполнить преобразование его содержимого (например, JSON или CSV)?

Для чтения файла и преобразования его содержимого в Python обычно используют стандартные библиотеки и модули, такие как open(), json, csv, и pandas (для более сложных операций с данными).

Вот несколько примеров:

Чтение текстового файла:

with open('my_file.txt', 'r') as f:
    content = f.read() # Чтение всего файла в строку
    # Или
    lines = f.readlines() # Чтение файла построчно в список строк

    # Обработка содержимого
    for line in lines:
        print(line.strip()) # Печать каждой строки без лишних пробелов

Чтение и преобразование JSON файла:

import json

try:
    with open('my_data.json', 'r') as f:
        data = json.load(f) # Преобразование JSON в Python объект (словарь или список)

        # Обработка данных
        for key, value in data.items():  # Если это словарь
            print(f"{key}: {value}")
        # Или
        for item in data:  # Если это список
            print(item)

except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден.")
except json.JSONDecodeError:
    print("Ошибка декодирования JSON. Возможно, файл поврежден.")
except Exception as e:
    print(f"Произошла ошибка: {e}")

Чтение и преобразование CSV файла:

import csv

try:
    with open('my_data.csv', 'r') as f:
        reader = csv.reader(f) # Создание объекта reader для чтения CSV

        header = next(reader) # Чтение заголовка (первой строки)
        print(f"Заголовки: {header}")

        for row in reader: # Итерация по остальным строкам
            print(row)  # Каждая строка - это список значений

            # Обработка данных в каждой строке
            # Например, доступ к значениям по индексу:
            # print(f"Имя: {row[0]}, Возраст: {row[1]}")
except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден.")
except Exception as e:
    print(f"Произошла ошибка: {e}")


  

Чтение и преобразование CSV файла с помощью Pandas:

import pandas as pd

try:
    df = pd.read_csv('my_data.csv')

    print(df)  # Вывод всего DataFrame
    # Или
    print(df['имя_столбца']) # Вывод определенного столбца

    # Можно выполнять более сложные операции, например, фильтрацию:
    filtered_df = df[df['возраст'] > 25]
    print(filtered_df)

except FileNotFoundError:
    print("Файл не найден.")
except Exception as e:
    print(f"Произошла ошибка: {e}")

    

Важные моменты:

• Обработка исключений: Обязательно используйте блоки try...except для обработки возможных ошибок, таких как отсутствие файла или некорректный формат данных.
• Кодировка: Учитывайте кодировку файла (например, UTF-8). Если в файле используются символы, отличные от ASCII, может потребоваться указать кодировку при открытии файла, например, open('my_file.txt', 'r', encoding='utf-8').
• Выбор инструмента: Для простых задач с CSV используйте csv, для более сложных и анализа данных - pandas.
• Режимы открытия файла: Используйте правильный режим открытия файла ('r' - чтение, 'w' - запись, 'a' - добавление и т.д.).
• Безопасность: Не обрабатывайте файлы, полученные из ненадежных источников, без предварительной проверки на наличие вредоносного кода.