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Lectura de archivos de texto y CSV
La lectura de archivos de texto en Python es una tarea común en el procesamiento de datos y la manipulación de archivos. Python proporciona varias formas de leer archivos de texto, lo que nos permite acceder y utilizar la información contenida en ellos. Aquí tienes una descripción detallada de cómo leer archivos de texto en Python:
open(). El modo de apertura debe establecerse como "r" o "rt" para archivos de texto.file = open("archivo.txt", "r")
read(). Este método devuelve una cadena que contiene todo el contenido del archivo.content = file.read() print(content)
readline(). Este método lee una línea a la vez y mueve el indicador de posición del archivo a la siguiente línea.line = file.readline() while line: print(line) line = file.readline()
readlines(). Este método devuelve una lista donde cada elemento es una línea del archivo.lines = file.readlines() for line in lines: print(line)
close(). Esto libera los recursos asociados al archivo y garantiza que no se produzcan conflictos de acceso en futuras operaciones.file.close()
Es importante tener en cuenta que la apertura y el cierre del archivo son operaciones necesarias para asegurar una manipulación adecuada de los archivos y evitar problemas de acceso o pérdida de datos.
Además, es una buena práctica utilizar bloques try-finally o with al leer archivos de texto. Estos bloques garantizan que el archivo se cierre correctamente, incluso si se produce una excepción durante el proceso de lectura.
try: file = open("archivo.txt", "r") # Realizar operaciones de lectura finally: file.close()
O utilizando el bloque with:
with open("archivo.txt", "r") as file: # Realizar operaciones de lectura
Leer CSV
Además de leer archivos de texto en Python, también es común necesitar leer archivos CSV (Comma-Separated Values). Los archivos CSV contienen datos estructurados separados por comas, lo que los convierte en una forma popular de almacenar y compartir conjuntos de datos. Aquí te dejamos la forma de cómo leer archivos CSV en Python:
csv, que proporciona funciones y clases específicas para trabajar con este tipo de archivos.import csv
open(). Es importante especificar el modo de apertura como "r" o "rt" para archivos de texto.with open('archivo.csv', 'r') as file: # Realizar operaciones de lectura del archivo CSV
reader() del módulo csv. Este objeto nos permitirá acceder a los datos fila por fila.with open('archivo.csv', 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) # Realizar operaciones de lectura del archivo CSV
for. Cada fila se representa como una lista de valores correspondientes a cada columna del archivo CSV.with open('archivo.csv', 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) for row in csv_reader: # Acceder a los valores de cada columna en la fila print(row)
DictReader(). Esto nos permite acceder a los valores utilizando los nombres de las columnas como claves.with open('archivo.csv', 'r') as file: csv_reader = csv.DictReader(file) for row in csv_reader: # Acceder a los valores utilizando los nombres de las columnas print(row['columna1'], row['columna2'])
Es importante tener en cuenta que los archivos CSV pueden tener diferentes delimitadores, como comas, punto y coma o tabulaciones. Si el archivo CSV utiliza un delimitador distinto de la coma, podemos especificarlo al crear el objeto lector CSV utilizando el parámetro delimiter.
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Diego Alessandro Galvez Rodriguez
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Nicolas Alpargatero
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Julio Cardenas
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Waldir Zapata Garcia
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Jhon Freddy Tavera Blandon
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Aqui dejo un ejercicio que hice para recordar el manejo de archivos csv.
#creando manualmente un csv archivo = open('archivo_csv.csv', 'w') encabezado='"id", "nombre", "edad", "direccion"' archivo.write(encabezado + '\n') for i in range(100): archivo.write('{},"usuario{}",{},"calle {}, carrera {}"\n'.format(i, i, 30 + (i % 10), 100 + i, 200 - i)) archivo.close()
el archivo queda de esta manera:
94,"usuario94",34,"calle 194, carrera 106" 95,"usuario95",35,"calle 195, carrera 105" 96,"usuario96",36,"calle 196, carrera 104" 97,"usuario97",37,"calle 197, carrera 103"
Ahora lo leemos se importa el modulo csv
import csv archivo = open('archivo_csv.csv', 'r') csv_reader = csv.reader(archivo) for fila in csv_reader: print(fila) archivo.close()
La funcion csv.reader devuelve una coleccion cuyos miembros son listas y todos los campos del archivo son tratados como strings.
['id', ' "nombre"', ' "edad"', ' "direccion"'] ['0', 'usuario0', '30', 'calle 100, carrera 200'] ['1', 'usuario1', '31', 'calle 101, carrera 199'] ['2', 'usuario2', '32', 'calle 102, carrera 198'] ['3', 'usuario3', '33', 'calle 103, carrera 197'] ['4', 'usuario4', '34', 'calle 104, carrera 196']
Ahora queremos obtener una lista de diccionarios. Aqui es clave la primera linea del archivo csv.
archivo = open('archivo_csv.csv', 'r') csv_dict_reader = csv.DictReader(archivo) lista_diccionarios = list(csv_dict_reader) for i in range(10,20): print(lista_diccionarios[i]) archivo.close()
La funcion csv.DictReader devuelve una coleccion cuyos miembros son diccionarios. Los keys son sacados de la primera linea del archivo csv y los values son sacados como strings de las lineas 2 en adelante del archivo csv.
{'id': '12', ' "nombre"': 'usuario12', ' "edad"': '32', ' "direccion"': 'calle 112, carrera 188'} {'id': '13', ' "nombre"': 'usuario13', ' "edad"': '33', ' "direccion"': 'calle 113, carrera 187'} {'id': '14', ' "nombre"': 'usuario14', ' "edad"': '34', ' "direccion"': 'calle 114, carrera 186'} {'id': '15', ' "nombre"': 'usuario15', ' "edad"': '35', ' "direccion"': 'calle 115, carrera 185'} {'id': '16', ' "nombre"': 'usuario16', ' "edad"': '36', ' "direccion"': 'calle 116, carrera 184'} {'id': '17', ' "nombre"': 'usuario17', ' "edad"': '37', ' "direccion"': 'calle 117, carrera 183'}
Resumen:
open => Abrir open("lista_compras.txt", mode="r") Se puede omitir el mode= Hay modos de apertura como: "w" de "write" que significa escribir. "a" de appending que significa añadir o anexar (al final). "b" para guardar objetos
read => Leer
readLine => Leer linea
readLines => Leer lineas
close => cerrar
with => Con
Datos.csv
Nombre,Edad,Profesión Juan,30,Ingeniero María,25,Médico Carlos,28,Abogado
import csv def read_csv_file(filename): try: with open(filename, 'r') as file: reader = csv.reader(file) data = list(reader) return data except FileNotFoundError: return "El archivo no existe." except IOError: return "Error al leer el archivo." # Nombre del archivo CSV que queremos leer archivo = "datos.csv" # Llamamos a la función para leer el archivo CSV contenido = read_csv_file(archivo) # Mostramos el contenido del archivo CSV for row in contenido: print(row)
Resultado de la ejecución del programa:
['Nombre', 'Edad', 'Profesión'] ['Juan', '30', 'Ingeniero'] ['María', '25', 'Médico'] ['Carlos', '28', 'Abogado']
usando pickles y archivos de texto
import pickle import sys try: file = open("archivo.txt", "w", encoding="utf-8") file.write("Imprimiendo cuadrado de números\n") lstnumbers = [9,2,3,4,7] file.write(str(lstnumbers)) with open("archivo.txt", "wb") as tfile: pickle.dump(lstnumbers,tfile) with open ('archivo.txt', 'rb') as tempfile: items = pickle.load(tempfile) lstsquare=[] for element in lstnumbers: file.write(f"\nnúmero: {element}, su cuadro es {element**2}") lstsquare.append(element**2) file.write("\n") file.write(str(lstsquare)) print("Leyendo desde un archivo plano..\n") file = open('archivo.txt', 'r', encoding="utf-8") print(file.readline()) print(file.readline()) file.close() file = open('archivo.txt', 'r', encoding="utf-8") #lee todo el archivo plano print(file.read()) finally: file.close() #content = file.read() #print(content)