🧪 Python Nivel 1 – Parte 9: Leer y Escribir Archivos .csv y .json

Trabajar con archivos .txt es útil, pero cuando se trata de datos más organizados y estructurados, los formatos .csv y .json son esenciales. En esta entrega aprenderás a leer y escribir ambos formatos para que tu código sea capaz de interactuar con hojas de cálculo, configuraciones, bases de datos o APIs.

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🔹 ¿Por qué usar .csv y .json?

✅ .csv es ideal para datos tabulares (tipo Excel o bases de datos simples).
✅ .json es perfecto para estructuras jerárquicas, como diccionarios o listas de objetos.
✅ Ambos son formatos estándar en análisis de datos, automatización y desarrollo web.

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📁 Parte 1: Archivos .csv en Python

✅ Escribir en un archivo .csv

import csv

datos = [
    ["Nombre", "Edad"],
    ["Ana", 25],
    ["Luis", 30],
    ["Pedro", 22]
]

with open("personas.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as archivo:
    writer = csv.writer(archivo)
    writer.writerows(datos)

🧠 Aprendiste:

• Crear un archivo .csv desde listas.

• Usar writerows() para guardar múltiples filas.

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✅ Leer un archivo .csv

import csv

with open("personas.csv", "r", encoding="utf-8") as archivo:
    lector = csv.reader(archivo)
    for fila in lector:
        print(fila)

🧠 Aprendiste:

• Leer archivo línea a línea.

• Procesar cada fila como una lista de valores.

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📁 Parte 2: Archivos .json en Python

✅ Escribir en un archivo .json

import json

usuario = {
    "nombre": "Carlos",
    "edad": 28,
    "lenguajes": ["Python", "JavaScript"]
}

with open("usuario.json", "w", encoding="utf-8") as archivo:
    json.dump(usuario, archivo, indent=4)

🧠 Aprendiste:

• Guardar diccionarios como .json.

• Formatear con indent para mayor legibilidad.

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✅ Leer un archivo .json

import json

with open("usuario.json", "r", encoding="utf-8") as archivo:
    datos = json.load(archivo)

print(datos["nombre"])
print(datos["lenguajes"])

🧠 Aprendiste:

• Convertir .json a diccionarios.

• Acceder a claves fácilmente como en Python puro.

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🆚 ¿Cuándo usar .csv o .json?

Necesidad	Formato ideal
Datos tabulados (tipo tabla)	.csv
Configuraciones o estructuras	.json
Comunicación entre servicios	.json
Reportes automáticos	.csv

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🚀 Resumen de esta lección

✔️ Leer y escribir archivos .csv
✔️ Leer y escribir archivos .json
✔️ Convertir estructuras de datos entre Python y disco
✔️ Trabajar con datos en formatos modernos

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📂 Código completo disponible en:
github.com/josecodetech

🎥 Video práctico en YouTube:
https://youtu.be/A0G4GD4pnfc

💬 ¿Ya habías trabajado con .csv o .json? ¿Cuál usarías para un sistema de usuarios?