PythonAHM/13_datos_estructurados.py at main · AlexHolzM/PythonAHM · GitHub

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#*                  Trabajo con Datos Estructurados:
#
#           En la programación, a menudo nos encontramos con la necesidad de trabajar con
#           datos estructurados almacenados en archivos, como datos tabulares en formato CSV o
#           datos estructurados en formato JSON.
#           A continuación, te explicaré cómo trabajar con estos dos formatos:

#*              CSV (Comma-Separated Values):

#           Los archivos CSV son una forma común de almacenar datos tabulares,
#           como hojas de cálculo. Los datos se separan por comas o
#           algún otro carácter delimitador, y cada fila representa un registro.
#
#*              Lectura de un archivo CSV:
#
#           Para leer un archivo CSV en Python, primero debes importar el módulo csv.
#           Luego, puedes utilizar el módulo para abrir el archivo CSV, leer sus contenidos y procesarlos.
#
'''
import xml.etree.ElementTree as ET  # importa biblioteca xml  (usado mas adelante)
import json  # Importar biblioteca json   (usado mas adelante)
import csv  # Importar biblioteca csv

with open("datos.csv", "r") as archivo_csv:
    lector_csv = csv.reader(archivo_csv)
    for fila in lector_csv:
        print(fila)

'''
#*           El código anterior abre el archivo "datos.csv" en modo lectura
#               y utiliza un lector CSV para leer cada fila del archivo e imprimir sus valores.
#
#*           Escritura en un archivo CSV:
#               Para escribir datos en un archivo CSV, puedes utilizar el módulo csv de la siguiente manera:
#

'''

datos = [
    ["Nombre", "Edad"],
    ["Ana", 25],
    ["Juan", 30],
    ["Karla", 28]
]
with open("nuevos_datos.csv", "w", newline="") as archivo_csv:
    escritor_csv = csv.writer(archivo_csv)
    escritor_csv.writerows(datos)

'''

#*            El código anterior crea un archivo "nuevos_datos.csv" en modo escritura
#               y utiliza un escritor CSV para escribir los datos proporcionados en forma de lista.
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#*              JSON (JavaScript Object Notation):
#
#*           JSON es un formato de datos ligero que se utiliza ampliamente para
#             el intercambio de datos entre aplicaciones.
#               En Python, puedes trabajar con datos JSON utilizando el módulo json.
#
#*              Lectura de un archivo JSON:
#
#*           Para leer un archivo JSON en Python, primero debes importar el módulo json.
#              Luego, puedes abrir el archivo JSON, leer su contenido y analizarlo.
#

'''
# import json (importado anteriormente)

with open("datos.json", "r") as archivo_json:
    datos = json.load(archivo_json)
    print(datos)

'''

#*              El código anterior abre el archivo "datos.json" en modo lectura,
#                   carga su contenido en una estructura de datos Python y luego imprime los datos.
#
#*              Escritura en un archivo JSON:
#                   Para escribir datos en un archivo JSON, puedes utilizar el módulo json de la siguiente manera:

'''

datos = {
    "nombre": "Ana",
    "edad": 25,
    "ciudad": "Madrid"
}
with open("nuevos_datos.json", "w") as archivo_json:
    json.dump(datos, archivo_json)


# *              El código anterior crea un archivo "nuevos_datos.json" en modo escritura
#                   y utiliza la función json.dump() para escribir los datos proporcionados en formato JSON.
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# *              Trabajar con datos estructurados es esencial en el desarrollo de aplicaciones y análisis de datos.
#                   Asegúrate de que tu estudiante practique la lectura y escritura de archivos CSV y JSON
#                   para adquirir experiencia en el manejo de datos estructurados en Python.
#
#

# *              Archivos XML (Lenguaje de Marcado Extensible):
#
# ?          XML es otro formato utilizado para representar datos estructurados.
#       Python proporciona una biblioteca llamada xml.etree.ElementTree para trabajar con archivos XML.
#
# *          Lectura de un archivo XML:
#       Para leer un archivo XML, puedes utilizar la biblioteca xml.etree.ElementTree de esta manera:

# import xml.etree.ElementTree as ET (importado anteriormente)
# Abrir un archivo XML para lectura
arbol = ET.parse("mi_archivo.xml")
raiz = arbol.getroot()

# Acceder a elementos y atributos
print("Nombre:", raiz.find("nombre").text)
print("Edad:", raiz.find("edad").text)

# *              Escritura en un archivo XML:
#
# ?          Para escribir en un archivo XML,
#       puedes utilizar la biblioteca xml.etree.
#       ElementTree de esta manera:
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'''
        import xml.etree.ElementTree as ET

        # Crear un elemento raíz
        raiz = ET.Element("estudiante")

        # Agregar elementos y atributos
        nombre = ET.SubElement(raiz, "nombre")
        nombre.text = "Juan"
        edad = ET.SubElement(raiz, "edad")
        edad.text = "30"

        # Crear un árbol XML
        arbol = ET.ElementTree(raiz)

        # Guardar el árbol en un archivo XML
        arbol.write("nuevo_archivo.xml")

'''