Seminario de Lenguajes - Python¶

Cursada 2022¶

Clase 5: repaso de archivos¶

Repasamos archivos¶

In [ ]:

archivo = open('datos.txt', 'x')

archivo = open('datos.txt', 'x')

• ¿Cómo se abre el archivo? ¿Existen otras formas? ¿Posibles errores?

JSON¶

• ¿En qué situaciones es útil?

In [ ]:

import json

import json

In [ ]:

archivo = open("bandas.txt", "w")
datos = [
    {"nombre": "William Campbell", "ciudad": "La Plata", "ref": "www.instagram.com/williamcampbellok"},
    {"nombre": "Buendia", "ciudad": "La Plata", "ref":"https://buendia.bandcamp.com/"},
    {"nombre": "Lúmine", "ciudad": "La Plata", "ref": "https://www.instagram.com/luminelp/"}]
json.dump(datos, archivo)
archivo.close()

archivo = open("bandas.txt", "w") datos = [ {"nombre": "William Campbell", "ciudad": "La Plata", "ref": "www.instagram.com/williamcampbellok"}, {"nombre": "Buendia", "ciudad": "La Plata", "ref":"https://buendia.bandcamp.com/"}, {"nombre": "Lúmine", "ciudad": "La Plata", "ref": "https://www.instagram.com/luminelp/"}] json.dump(datos, archivo) archivo.close()

• ¿Qué tipo de datos contiene el archivo?

In [ ]:

archivo = open("bandas.txt", "r")
datos = json.load(archivo)

datos_a_mostrar = json.dumps(datos)
print(datos_a_mostrar)
archivo.close()
datos_a_mostrar

archivo = open("bandas.txt", "r") datos = json.load(archivo) datos_a_mostrar = json.dumps(datos) print(datos_a_mostrar) archivo.close() datos_a_mostrar

• ¿Qué tipo de datos retorna la función load?

CSV¶

• ¿En qué situaciones es útil?

In [ ]:

import csv

import csv

In [ ]:

archivo = open("bandas.txt")
archivo_csv = open("bandas.csv", "w")

bandas = json.load(archivo)

writer = csv.writer(archivo_csv)
writer.writerow(["Nombre", "Ciudad de procedencia", "Refencias"])
for banda in bandas:
    writer.writerow([banda["nombre"], banda["ciudad"], banda["ref"]])

archivo.close()
archivo_csv.close()
#type(writer)

archivo = open("bandas.txt") archivo_csv = open("bandas.csv", "w") bandas = json.load(archivo) writer = csv.writer(archivo_csv) writer.writerow(["Nombre", "Ciudad de procedencia", "Refencias"]) for banda in bandas: writer.writerow([banda["nombre"], banda["ciudad"], banda["ref"]]) archivo.close() archivo_csv.close() #type(writer)

• ¿Qué hace el código?
• ¿Qué tipo de datos contiene el archivo generado?

El desafío 1 de la clase pasada:¶

In [ ]:

ruta_archivos = "archivos"

ruta_archivos = "archivos"

In [ ]:

import os
os.getcwd()

import os os.getcwd()

In [ ]:

ruta_completa = os.path.join(os.getcwd(), ruta_archivos)

archivo_netflix = os.path.join(ruta_completa, "netflix_titles.csv")
titulos_2021 = os.path.join(ruta_completa, "titulos2021.csv")

ruta_completa = os.path.join(os.getcwd(), ruta_archivos) archivo_netflix = os.path.join(ruta_completa, "netflix_titles.csv") titulos_2021 = os.path.join(ruta_completa, "titulos2021.csv")

• ¿Dónde están los archivos?

Observemos este código:¶

In [ ]:

# Abro el dataset
with open(archivo_netflix, encoding='utf-8') as data_set:
    reader = csv.reader(data_set, delimiter=',')
    # Creo el archivo .csv de salida
    with open(titulos_2021, 'w', encoding='utf-8') as salida:
        writer = csv.writer(salida)

        # Agrego el encabezado
        writer.writerow(reader.__next__())

        # Escribo sólo los titulos estrenados en 2021
        writer.writerows(filter(lambda titulo: titulo[7] == '2021', reader))

# Abro el dataset with open(archivo_netflix, encoding='utf-8') as data_set: reader = csv.reader(data_set, delimiter=',') # Creo el archivo .csv de salida with open(titulos_2021, 'w', encoding='utf-8') as salida: writer = csv.writer(salida) # Agrego el encabezado writer.writerow(reader.__next__()) # Escribo sólo los titulos estrenados en 2021 writer.writerows(filter(lambda titulo: titulo[7] == '2021', reader))

• ¿with?
• ¿close?

La instrucción with automáticamente se encarga de cerrar el archivo una vez que sale del bloque with, incluso en casos de error.¶

El desafío 2 de la clase pasada:¶

In [ ]:

from collections import Counter

archivo = open(titulos_2021, 'r', encoding='utf-8')
csv_reader = csv.reader(archivo, delimiter=',')
paises = {}
next(csv_reader)

for i in csv_reader:
    if i[5] in paises.keys():
        paises[i[5]] += 1
    else:
        paises[i[5]] = 1
top_5 = Counter(paises).most_common(5)
print('Los 5 paises con más titulos: ')
print(dict(top_5))

archivo.close()

from collections import Counter archivo = open(titulos_2021, 'r', encoding='utf-8') csv_reader = csv.reader(archivo, delimiter=',') paises = {} next(csv_reader) for i in csv_reader: if i[5] in paises.keys(): paises[i[5]] += 1 else: paises[i[5]] = 1 top_5 = Counter(paises).most_common(5) print('Los 5 paises con más titulos: ') print(dict(top_5)) archivo.close()

-¿collections?

Otra forma:¶

In [ ]:

archivo = open(titulos_2021, 'r', encoding='utf-8')
csv_reader = csv.reader(archivo, delimiter=',')

paises = map(lambda fila: fila[5], csv_reader )

top_5 = Counter(paises).most_common(5)
print(f'Los 5 paises con más titulos: \n {dict(top_5)}')

archivo = open(titulos_2021, 'r', encoding='utf-8') csv_reader = csv.reader(archivo, delimiter=',') paises = map(lambda fila: fila[5], csv_reader ) top_5 = Counter(paises).most_common(5) print(f'Los 5 paises con más titulos: \n {dict(top_5)}')

La actividad por Python plus....¶

Veamos el enunciado

FECHA PROPUESTA:

• Parte I: lunes 18 de abril - 19 a 20 hs.
• Parte II: lunes 25 de abril - 19 a 20 hs.

Seguimos la próxima ...¶