👉 Manejo de Archivos y Bases de Datos en Python: Guarda y Recupera Información

Hasta ahora hemos aprendido a manejar estructuras de datos y a escribir código organizado con funciones, módulos y programación orientada a objetos. Ahora vamos a explorar cómo guardar y recuperar información en archivos y bases de datos con Python.

Hoy aprenderás:
✔️ Cómo leer y escribir archivos en Python
✔️ Manejo de archivos CSV y JSON
✔️ Introducción a bases de datos con SQLite
✔️ Ejemplo práctico explicado paso a paso

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1️⃣ Lectura y Escritura de Archivos en Python

Python permite leer y escribir archivos de texto (.txt) usando la función open().

🔹 Ejemplo: Escribir en un archivo

with open("archivo.txt", "w") as archivo:
    archivo.write("Hola, este es un archivo de texto en Python.")

📌 Explicación:
✅ "w" → Modo escritura (borra el contenido anterior)
✅ with open(...) → Abre el archivo y lo cierra automáticamente al terminar

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🔹 Ejemplo: Leer un archivo

with open("archivo.txt", "r") as archivo:
    contenido = archivo.read()
    print(contenido)

📌 Explicación:
✅ "r" → Modo lectura
✅ .read() → Lee todo el contenido del archivo

📌 Salida esperada:

Hola, este es un archivo de texto en Python.

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2️⃣ Manejo de Archivos CSV y JSON en Python

📍 Trabajar con CSV (valores separados por comas)

Python ofrece la librería csv para manejar archivos .csv usados en hojas de cálculo y bases de datos.

🔹 Ejemplo: Escribir un archivo CSV

import csv

with open("datos.csv", "w", newline="") as archivo:
    escritor = csv.writer(archivo)
    escritor.writerow(["Nombre", "Edad", "Ciudad"])
    escritor.writerow(["José", 25, "Madrid"])
    escritor.writerow(["María", 30, "Barcelona"])

📌 Explicación:
✅ csv.writer() → Crea un escritor CSV
✅ writerow([...]) → Agrega una fila de datos

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🔹 Ejemplo: Leer un archivo CSV

import csv

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

📌 Salida esperada:

['Nombre', 'Edad', 'Ciudad']
['José', '25', 'Madrid']
['María', '30', 'Barcelona']

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📍 Trabajar con JSON (JavaScript Object Notation)

Los archivos JSON son ideales para almacenar datos estructurados.

🔹 Ejemplo: Guardar datos en un archivo JSON

import json

datos = {
    "nombre": "José",
    "edad": 25,
    "ciudad": "Madrid"
}

with open("datos.json", "w") as archivo:
    json.dump(datos, archivo, indent=4)

📌 Explicación:
✅ json.dump() → Guarda los datos en un archivo JSON
✅ indent=4 → Formatea el archivo con espacios para mejor lectura

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🔹 Ejemplo: Leer un archivo JSON

import json

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

📌 Salida esperada:

{'nombre': 'José', 'edad': 25, 'ciudad': 'Madrid'}

✅ json.load() → Carga los datos desde un archivo JSON

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3️⃣ Bases de Datos con SQLite en Python

SQLite es una base de datos liviana integrada en Python.

🔹 Ejemplo: Crear una Base de Datos SQLite y una Tabla

import sqlite3

conexion = sqlite3.connect("base_datos.db")
cursor = conexion.cursor()

cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS usuarios (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    nombre TEXT,
    edad INTEGER
)
""")

conexion.commit()
conexion.close()

📌 Explicación:
✅ sqlite3.connect() → Crea o abre una base de datos
✅ cursor.execute() → Ejecuta comandos SQL
✅ commit() → Guarda los cambios

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🔹 Ejemplo: Insertar Datos en SQLite

conexion = sqlite3.connect("base_datos.db")
cursor = conexion.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO usuarios (nombre, edad) VALUES (?, ?)", ("José", 25))

conexion.commit()
conexion.close()

📌 Explicación:
✅ INSERT INTO → Agrega un nuevo usuario a la base de datos

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🔹 Ejemplo: Leer Datos desde SQLite

conexion = sqlite3.connect("base_datos.db")
cursor = conexion.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM usuarios")
usuarios = cursor.fetchall()

for usuario in usuarios:
    print(usuario)

conexion.close()

📌 Salida esperada:

(1, 'José', 25)

✅ fetchall() → Recupera todos los registros de la tabla

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🚀 Conclusión

Hoy aprendimos a manejar archivos y bases de datos en Python.

✅ Archivos .txt → Leer y escribir información básica
✅ Archivos .csv y .json → Manejo de datos estructurados
✅ Bases de Datos SQLite → Almacenar información de manera eficiente

En el próximo post, veremos cómo crear una API con Python para conectar aplicaciones web y bases de datos. ¡No te lo pierdas!

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