Trabajar con archivos .txt es 煤til, pero cuando se trata de datos m谩s organizados y estructurados, los formatos .csv y .json son esenciales. En esta entrega aprender谩s a leer y escribir ambos formatos para que tu c贸digo sea capaz de interactuar con hojas de c谩lculo, configuraciones, bases de datos o APIs.
馃敼 ¿Por qu茅 usar .csv y .json?
✅ .csv es ideal para datos tabulares (tipo Excel o bases de datos simples).
✅ .json es perfecto para estructuras jer谩rquicas, como diccionarios o listas de objetos.
✅ Ambos son formatos est谩ndar en an谩lisis de datos, automatizaci贸n y desarrollo web.
馃搧 Parte 1: Archivos .csv en Python
✅ Escribir en un archivo .csv
馃 Aprendiste:
-
Crear un archivo
.csvdesde listas. -
Usar
writerows()para guardar m煤ltiples filas.
✅ Leer un archivo .csv
馃 Aprendiste:
-
Leer archivo l铆nea a l铆nea.
-
Procesar cada fila como una lista de valores.
馃搧 Parte 2: Archivos .json en Python
✅ Escribir en un archivo .json
馃 Aprendiste:
-
Guardar diccionarios como
.json. -
Formatear con
indentpara mayor legibilidad.
✅ Leer un archivo .json
馃 Aprendiste:
-
Convertir
.jsona diccionarios. -
Acceder a claves f谩cilmente como en Python puro.
馃啔 ¿Cu谩ndo usar .csv o .json?
| Necesidad | Formato ideal |
|---|---|
| Datos tabulados (tipo tabla) | .csv |
| Configuraciones o estructuras | .json |
| Comunicaci贸n entre servicios | .json |
| Reportes autom谩ticos | .csv |
馃殌 Resumen de esta lecci贸n
✔️ Leer y escribir archivos .csv
✔️ Leer y escribir archivos .json
✔️ Convertir estructuras de datos entre Python y disco
✔️ Trabajar con datos en formatos modernos
馃搨 C贸digo completo disponible en:
github.com/josecodetech
馃帴 Video pr谩ctico en YouTube:
https://youtu.be/A0G4GD4pnfc
馃挰 ¿Ya hab铆as trabajado con .csv o .json? ¿Cu谩l usar铆as para un sistema de usuarios?