Python — filer, CSV och JSON
Kunna läsa och skriva filer, CSV och JSON och hantera fel vid inläsning.
Intuition
Data lagras i filer. Tre format du stöter på ofta i arbetslivet:
- Textfil (.txt): enkla rader.
- CSV: tabellformat, en rad per post, kolumner separerade med komma eller semikolon.
- JSON: nästlade strukturer (listor och ordböcker) som motsvarar Pythons
listochdict.
Öppna alltid filer med with open(...) as f: så att filen stängs automatiskt, även om ett fel uppstår. Ange encoding="utf-8" för att undvika problem med specialtecken som å, ä och ö.
Kod
import csv, json
with open("anstallda.csv", encoding="utf-8") as f:
rader = list(csv.DictReader(f, delimiter=";"))
print(rader[0]) # {'namn': 'Anna', 'timmar': '14'}
total = sum(int(r["timmar"]) for r in rader)
data = {"avdelning": "IT", "anstallda": rader}
with open("avdelning.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
try:
with open("saknas.csv") as f:
...
except FileNotFoundError:
print("Filen hittades inte — kontrollera sökvägen")
CSV-läsaren returnerar alltid strängar — du måste konvertera dem själv till tal. JSON bevarar datatyperna (tal, listor, booleska värden).
Behärskning innebär
- Läser och skriver textfiler med with
- Läser CSV och JSON till Python-strukturer
- Hanterar fel vid inläsning
Förkunskaper
Logga in för att göra övningarna och bygga upp din behärskning.
Källor
Leder till
Del av målen (16)
- Bygg ett minnessystem för en agent
- Utvecklarens verktygslåda
- Språkmodeller i praktiken
- Klassisk maskininlärning i praktiken
- Klassisk ML på riktigt
- Systemkunskap för AI-ingenjörer
- Data: samla, städa, dokumentera
- Bygg en agent som går att lita på
- Datavetenskapens grunder
- Finjustera och driva egna modeller
- AI i produktion
- Bygg ett NLP-system end-to-end
- Bygg en AI-tjänst som håller i drift
- Träna neuronnät på riktigt
- AI-säkerhet i praktiken
- AI-tjänst i drift