Лекция 15. CSV, JSON, YAML

Задания

После этой лекции нужно выполнить такие задания (6 заданий):

• Все из раздела 17_serialization

Как минимум:

• 17.1, 17.2, 17.3

Нюансы работы с csv на Windows

При работе с csv на Windows всегда надо указывать newline="" при открытии файла:

    with open(output, "w", newline="") as dest:
        writer = csv.writer(dest)

Примеры

Примеры по сегодняшним темам:

• 17_serialization

Пример большого файла CSV

Файл с full view BGP. Он не добавлен на github из-за размера, его можно скачать самостоятельно:

wget https://github.com/intrig-unicamp/ALTO-as-a-Service/raw/master/IXP-PTT-BR/20141208/PTTMetro-LG-Dataset/IPv4/processed/rib.table.lg.ba.ptt.br-BGP.csv.gz

Распаковать: gunzip rib.table.lg.ba.ptt.br-BGP.csv.gz

Дополнительная информация

• Пример работы с GitHub API с помощью requests
• Запись кириллицы и других не ASCII символов в формате JSON
• Работа с GitHub API с помощью модуля PyGithub

Презентация

• Презентация по сегодняшней лекции

Соответствующие разделы в книге

• Сериализация данных

Дополнительная информация

Документация модулей:

• CSV
• JSON
• YAML

Кроме того, на сайте PyMOTW очень хорошо расписываются все модули Python, которые входят в стандартную библиотеку (устанавливаются, вместе с самим Python):

• CSV
• JSON

Следующая лекция

Для подготовки к следующей лекции надо прочитать раздел 18. Подключение к оборудованию

Для выполнения заданий после лекции понадобится сетевое оборудование. Количество оборудования и параметры настройки описаны в инструкции.

На подготовленных виртуалках курса настроен GNS3 и надо только его включить. Как это сделать описано в инструкциях к виртуалкам.