Desbloquea el poder de tus datos: Domina el trabajo con archivos CSV y JSON en Python

¡Bienvenidos a otra entrega de "Aprende Python"! En esta ocasión, exploraremos cómo trabajar con archivos CSV y JSON en Python.

Los archivos CSV (Comma-Separated Values) y JSON (JavaScript Object Notation) son formatos populares para almacenar y compartir datos estructurados. Python ofrece bibliotecas integradas que facilitan la lectura y escritura de estos tipos de archivos. A continuación, te mostraré cómo trabajar con ellos utilizando ejemplos de código.

Trabajando con archivos CSV:

Los archivos CSV son utilizados para almacenar datos en forma de tablas, donde los valores están separados por comas. La biblioteca csv de Python proporciona funciones para leer y escribir archivos CSV.

import csv


# Leer un archivo CSV
with open('datos.csv', 'r') as archivo:
    lector_csv = csv.reader(archivo)
    for fila in lector_csv:
        # Procesar cada fila del archivo
        print(fila)


# Escribir en un archivo CSV
datos = [
    ['Nombre', 'Edad', 'Correo'],
    ['Ana', '25', 'ana@example.com'],
    ['Juan', '30', 'juan@example.com']
]


with open('datos.csv', 'w', newline='') as archivo:
    escritor_csv = csv.writer(archivo)
    for fila in datos:
        escritor_csv.writerow(fila)

Trabajando con archivos JSON:

JSON es un formato de intercambio de datos ampliamente utilizado debido a su simplicidad y legibilidad. Python cuenta con el módulo json incorporado para trabajar con archivos JSON.

import json


# Leer un archivo JSON
with open('datos.json', 'r') as archivo:
    datos_json = json.load(archivo)
    # Acceder a los datos
    print(datos_json['nombre'])


# Escribir en un archivo JSON
datos = {
    'nombre': 'Juan',
    'edad': 30,
    'correo': 'juan@example.com'
}


with open('datos.json', 'w') as archivo:
    json.dump(datos, archivo) 

Trabajar con archivos CSV y JSON en Python es bastante sencillo utilizando las bibliotecas csv y json. Estas herramientas te permitirán leer y escribir datos de manera eficiente, facilitando la manipulación de información estructurada.

Recuerda siempre cerrar los archivos después de utilizarlos utilizando el bloque with para asegurarte de que los recursos sean liberados correctamente.

Espero que esta introducción te haya sido útil. ¡No dudes en explorar más sobre el manejo de archivos CSV y JSON en Python para aprovechar al máximo estas funcionalidades en tus proyectos!

¡Hasta la próxima entrega de "Aprende Python"!