Cómo procesar archivos CSV con millones de líneas

Procesa archivos masivos con confianza usando expresiones regulares: aprende a forzar que cada línea sea un solo match, a limitar dígitos con cuantificadores {m,n} y a limpiar CSV quedándote solo con las columnas que importan. Con anclas inicio de línea (^) y fin de línea ($) reduces ruido, evitas coincidencias parciales y aceleras el filtrado de datos.

¿Cómo lograr un match por línea con anclas ^ y $?

Para archivos con millones de líneas, es clave garantizar que cada línea coincida completa o se descarte. Las anclas delimitan el comienzo y el final de la línea, evitando múltiples matches en la misma línea y simplificando la limpieza.

¿Por qué usar ^ y $ para un único match por línea?

• ^ indica inicio de línea.
• $ indica fin de línea.
• Entre ambos, la expresión debe cubrir la línea completa.
• Resultado: o hay match de línea completa o no hay match, sin duplicados dentro de la misma línea.

Código de ejemplo:

^\d$            # solo una línea con un dígito
^\d{3,6}$       # entre 3 y 6 dígitos, línea completa
^\d{3,}$        # 3 o más dígitos, línea completa

Idea clave: la línea entera es el match o no lo es; así se descarta basura rápidamente.

¿Cómo evitar coincidencias repetidas en una misma línea?

• Ancla el patrón con ^ al inicio.
• Cierra el patrón con $ al final.
• No dejes partes sin cubrir: cualquier carácter fuera del patrón invalidará el match completo.

¿Cómo controlar dígitos y negaciones con cuantificadores y clases?

En validaciones numéricas es común exigir longitudes específicas. {m,n} define rangos de repeticiones; combina con clases como \d para dígitos y con negaciones para excluir.

¿Cómo limitar dígitos con {m,n} y asegurar el final?

• Tres a cinco dígitos: ^\d{3,5}$.
• Veinte dígitos exactos: ^\d{20}$.
• A partir de tres dígitos: ^\d{3,}$.
• Si la línea contiene más dígitos de los permitidos o texto extra, no hace match.

¿Cómo negar correctamente con gorrito dentro de clases de caracteres?

• El gorrito (^) tiene doble uso: fuera de corchetes es inicio de línea; dentro de una clase [^...] significa negación.
• Para líneas que no comienzan con un dígito:

^[^\d].*       # primer carácter no es dígito, luego cualquier cosa

• Alternativa equivalente: ^\D.* (\D es “no dígito”).

¿Cómo filtrar líneas de CSV con columnas específicas?

Cuando un CSV mezcla datos y metadatos, conviene forzar la estructura exacta de columnas para evitar matches parciales. Objetivo: solo tres columnas separadas por coma y nada más.

¿Cómo validar 3 columnas de CSV con caracteres de palabra?

• Usa \w+ para “carácter de palabra” (letra, dígito o guion bajo).
• Ancla inicio y final para que no pasen columnas extra.

^\w+,\w+,\w+$   # exactamente 3 columnas tipo \w+, separadas por coma

• Si aparece una cuarta columna (por ejemplo, “,12”), no habrá match porque el patrón termina con $.

¿Cómo reducir ruido y acelerar el filtrado masivo?

• Define el patrón de línea completa con ^ y $.
• Especifica la estructura exacta: columnas, separadores y longitudes.
• Aplica el patrón para aceptar o descartar líneas completas en bloque.
• Beneficios: menos basura, más velocidad y datos más confiables para estadísticas y reportes.

¿Qué casos prácticos se benefician de este enfoque?

• Validación de teléfonos, antes vista con patrones concretos.
• Búsqueda de URLs y nombres simples.
• Extracción de ubicaciones con latitud y longitud para GIS (Geographic Information Services).
• Mails, con y sin peculiaridades de Gmail.

Habilidades que refuerzas: - Diseño de patrones con anclas ^ y $ para control por línea. - Uso de cuantificadores {m,n} para longitudes específicas. - Manejo de clases de caracteres: \d, \D, \w y negaciones [^...]. - Construcción de expresiones para CSV: estructura fija de columnas separadas por coma. - Criterio de limpieza: o toda la línea coincide o se descarta.

¿Tienes un patrón que quieras validar o un CSV que quieras limpiar? Comparte un ejemplo en comentarios y afinamos la expresión juntos.