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14章ではcsvとJSONを取り扱う。フォーマットとしては単純であるのに、なぜexcel,word, pdfの後にこれらのデータ形式を取り扱うのか。
csvおよびJSONはデータが構造化されているためにlistと繰り返し処理を利用して、要素データを処理していく。そのために要素に対して細かい処理が可能である反面、コードは少し複雑になる。そのためにアプリケーションファイルの次に章が用意されているとい考えられる。ではどれほど複雑かといえば案外それほどでもないだろう。いっかいパターンを押さえれば、いろいろな場面で取り扱える。
CSVとJSONは特定のアプリケーションに結びつかないために応用範囲が広い。アプリケーションに紐づいたファイル形式よりもきっちり学んでおいたほうが良いといえる。
まずはCSVの処理を見てみる。一つ目の例は単純にcsvを読み込み表示するだけである。
<blockquote>>> import csv
>>> csvf = open('example.csv')
>>> csvf_r = csv.reader(csvf)
>>> csvf_d = list(csvf_r)
>>> csvf_d
[['4/5/2014 13:34', 'Apples', '73'], ['4/5/2014 3:41', 'Cherries', '85'], ['4/6/2014 1
'], ['4/10/2014 2:07', 'Apples', '152'], ['4/10/2014 18:10', 'Bananas', '23'], ['4/10/</blockquote>
この処理はcsvの内容をブロックで表示しているだけであるから、せっかく構造化されているデータがまったく役に立っていない。
次の例ではループを利用して行ごとに表示をする。
<blockquote>>> csvf = open('example.csv')
>>> csvf_r = csv.reader(csvf)
>>> for row in csvf_r:
... print('Row #' + str(csvf_r.line_num) + ' ' + str(row))
...
Row #1 ['4/5/2014 13:34', 'Apples', '73']
Row #2 ['4/5/2014 3:41', 'Cherries', '85']
Row #3 ['4/6/2014 12:46', 'Pears', '14']
Row #4 ['4/8/2014 8:59', 'Oranges', '52']
Row #5 ['4/10/2014 2:07', 'Apples', '152']
Row #6 ['4/10/2014 18:10', 'Bananas', '23']
Row #7 ['4/10/2014 2:40', 'Strawberries', '98']</blockquote>
