Домашнє завдання

CSV і JSON

Усі файли створюй у тимчасовій теці (tempfile.mkdtemp()) або в окремій теці data/ поруч зі скриптом — і прибирай за собою. Дані вигадуй сам, з мережі нічого не тягни.

рівень 1Рівень 1 — База

Візьми свій набір даних — не кавʼярню з лекції. Наприклад: домашня бібліотека (назва, автор, рік, нотатка), список фільмів, витрати за тиждень. Потрібно 5-7 записів, і хоча б в одному полі мусить бути кома всередині значення (нотатка, опис, адреса).

  1. Запиши дані у CSV через csv.DictWriter з newline="" і encoding="utf-8".
  2. Надрукуй файл як звичайний текст і подивись, де модуль сам поставив лапки.
  3. Прочитай файл двома способами: через рядок.split(",") і через csv.DictReader.
  4. Порівняй кількість полів в обох випадках.

Зроблено, якщо: у виводі видно рядок із лапками, надруковано кількість полів для обох способів, і проходить assert про те, що поле з комою після DictReader повернулось цілим одним значенням.

рівень 2Рівень 2 — Плюс

Ті самі дані, але з вкладеністю: додай кожному запису список (жанри книжки, теги витрати, актори фільму) — різної довжини в різних записів.

  1. Запиши це у JSON з ensure_ascii=False та indent=2.
  2. Запиши те саме у CSV, склеївши список в одне поле через |, і напиши функцію, яка розклеює його назад.
  3. Порівняй розміри обох файлів через .stat().st_size.
  4. Спробуй записати той самий обʼєкт двічі: з ensure_ascii=False і без нього. Порівняй розміри й переконайся assert-ом, що json.loads з обох рядків дає однаковий словник.

Зроблено, якщо: обидва файли створено, надруковано їхні розміри, assert про однаковість даних проходить — і в комірці-markdown (або в коментарі) написано 2-3 речення про те, який формат ти обрав би для цих даних і чому саме форма даних, а не розмір, вирішує справу.

рівень 3Рівень 3 — Виклик

Напиши модуль-валідатор перевір_csv(шлях, схема), який читає файл і повертає список знайдених проблем. схема — словник «назва стовпця → тип», наприклад {"назва": str, "ціна": int, "рік": int}.

Валідатор має знаходити щонайменше чотири види проблем і для кожної повертати номер рядка у файлі:

  1. рядок коротший за шапку (у полі опинився None);
  2. рядок довший за шапку (зайві поля поїхали під ключ None);
  3. значення не перетворюється на потрібний тип (int("сорок"));
  4. обовʼязкове поле порожнє ("" — це не те саме, що None).

Далі зроби зворотну задачу: напиши csv_у_json(шлях_csv, шлях_json, схема), яка читає CSV, застосовує типи зі схеми й записує коректний JSON — з ensure_ascii=False. Якщо валідатор знайшов проблеми, JSON не створюється, а функція повертає список проблем.

Зроблено, якщо: на навмисно зіпсованому файлі (усі чотири поломки одночасно) валідатор повертає чотири записи з правильними номерами рядків; на чистому файлі повертає порожній список і створює JSON, який успішно читається json.load, а ціни в ньому — числа, а не рядки.

Підказки