CSV Ya - Lectura en C# y JS, Escritura

Lectura de CSV en C#

Para C#, la biblioteca CsvHelper es una opción muy popular y robusta para leer y escribir archivos CSV. Es altamente configurable y maneja bien los casos complejos.

Primero, instala el paquete NuGet CsvHelper:

dotnet add package CsvHelper

Ejemplo de archivo datos.csv:

Id,Producto,Precio
1,Manzana,1.20
2,Pera,0.85
3,"Naranja, dulce",1.50

Código C# para leer datos.csv con CsvHelper:

using CsvHelper;
using CsvHelper.Configuration;
using System.Globalization;

public class Producto
{
    public int Id { get; set; }
    public string Producto { get; set; }
    public decimal Precio { get; set; }
}

public class CsvReaderExample
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        var config = new CsvConfiguration(CultureInfo.InvariantCulture)
        {
            HasHeaderRecord = true,
        };

        using (var reader = new StreamReader("datos.csv"))
        using (var csv = new CsvReader(reader, config))
        {
            var records = csv.GetRecords<Producto>().ToList();
            foreach (var p in records)
            {
                Console.WriteLine($"Id: {p.Id}, Producto: {p.Producto}, Precio: {p.Precio}");
            }
        }
    }
}

Explicación:

Se define una clase Producto que mapea las columnas del CSV.
CsvConfiguration permite configurar el delimitador, si hay encabezados, etc. CultureInfo.InvariantCulture es importante para asegurar que los números se parseen correctamente independientemente de la configuración regional.
csv.GetRecords<Producto>() lee automáticamente el CSV y lo mapea a una lista de objetos Producto.

Lectura de CSV en JavaScript

En JavaScript, la lectura de CSV puede variar si se hace en el navegador (usando FileReader para archivos locales o fetch para URLs) o en Node.js (usando módulos de sistema de archivos). Para ambos entornos, bibliotecas como PapaParse simplifican mucho la tarea.

Usando `PapaParse` (navegador y Node.js)

PapaParse es una potente biblioteca para parsear CSV en JavaScript, manejando automáticamente delimitadores, comillas, y conversiones de tipos.

Puedes incluirla vía CDN en HTML:

<script src="https://unpkg.com/papaparse@5.4.1/papaparse.min.js"></script>

Ejemplo de lectura de un archivo local (HTML + JS):

<input type="file" id="csvFile" accept=".csv">
<pre id="output"></pre>

<script>
  document.getElementById('csvFile').addEventListener('change', function(event) {
    const file = event.target.files[0];
    Papa.parse(file, {
      header: true,
      complete: function(results) {
        document.getElementById('output').textContent = JSON.stringify(results.data, null, 2);
        console.log("Parsed CSV:", results.data);
      },
      error: function(err) {
        console.error("Error parsing CSV:", err);
      }
    });
  });
</script>

Explicación:

El usuario selecciona un archivo CSV a través de un input de tipo file.
Papa.parse() toma el archivo y un objeto de configuración. header: true indica que la primera fila son encabezados.
El callback complete se ejecuta cuando el parseo termina, y results.data contiene los datos como un array de objetos.

Usando `FileReader` (navegador, para archivos locales)

Para archivos CSV muy simples y sin dependencias externas, puedes usar la API FileReader del navegador.

<input type="file" id="csvFileSimple" accept=".csv">
<pre id="outputSimple"></pre>

<script>
  document.getElementById('csvFileSimple').addEventListener('change', function(event) {
    const file = event.target.files[0];
    const reader = new FileReader();

    reader.onload = function(e) {
      const text = e.target.result;
      const lines = text.split('\n');
      const headers = lines[0].split(',');
      const data = [];

      for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
        if (lines[i].trim() === '') continue; // Ignorar líneas vacías
        const values = lines[i].split(',');
        const row = {};
        for (let j = 0; j < headers.length; j++) {
          row[headers[j]] = values[j];
        }
        data.push(row);
      }
      document.getElementById('outputSimple').textContent = JSON.stringify(data, null, 2);
      console.log("Parsed CSV (simple):
", data);
    };

    reader.readAsText(file);
  });
</script>

Explicación:

FileReader lee el contenido del archivo como texto.
El contenido se divide por saltos de línea y luego cada línea por comas.
Este método es más propenso a errores si el CSV no es perfectamente simple (ej. comas dentro de campos).

Escritura de CSV

La escritura de archivos CSV es el proceso inverso a la lectura: tomar datos estructurados (desde un programa, una base de datos, etc.) y convertirlos en el formato de texto plano CSV.

Crear un CSV desde un programa

La mayoría de los lenguajes de programación ofrecen módulos o bibliotecas para escribir datos en formato CSV.

Ejemplo en Python (usando el módulo csv):

import csv

datos = [
    ['Nombre', 'Edad', 'Ciudad'],
    ['Pedro', 28, 'Sevilla'],
    ['Maria', 32, 'Malaga'],
    ['Luis', 45, '"Granada, España"' ] # Campo con coma interna
]

with open('salida.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(datos)

print("Archivo salida.csv creado exitosamente.")

Explicación:

newline='' es importante para evitar que se inserten líneas en blanco adicionales en Windows.
csv.writer crea un objeto escritor.
writerows() escribe todas las filas de una lista de listas. El módulo csv se encarga automáticamente de las comillas si un campo contiene el delimitador.

Ejemplo en Java (usando OpenCSV):

import com.opencsv.CSVWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class EscribirCsvOpenCsv {
    public static void main(String[] args) {
        String fileName = "salida.csv";

        List<String[]> datos = new ArrayList<>();
        datos.add(new String[]{"Nombre", "Edad", "Ciudad"});
        datos.add(new String[]{"Pedro", "28", "Sevilla"});
        datos.add(new String[]{"Maria", "32", "Malaga"});
        datos.add(new String[]{"Luis", "45", "Granada, España"});

        try (CSVWriter writer = new CSVWriter(new FileWriter(fileName))) {
            writer.writeAll(datos);
            System.out.println("Archivo " + fileName + " creado exitosamente.");
        } catch (IOException e) {
            System.err.println("Error al escribir el archivo CSV: " + e.getMessage());
        }
    }
}

Explicación:

CSVWriter se encarga de formatear los datos correctamente, incluyendo el manejo de comillas.
writeAll() escribe una lista de arrays de cadenas al archivo.

Exportar datos a CSV desde una base de datos

La mayoría de los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) ofrecen funcionalidades para exportar los resultados de una consulta directamente a un archivo CSV.

MySQL: Puedes usar la sentencia SELECT ... INTO OUTFILE.

SELECT id, nombre, email
FROM usuarios
INTO OUTFILE '/tmp/usuarios.csv'
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';

PostgreSQL: Utiliza el comando COPY.

COPY (SELECT id, nombre, email FROM usuarios) TO '/tmp/usuarios.csv' WITH CSV HEADER;

SQLite: Desde la línea de comandos, puedes configurar el modo CSV y luego ejecutar una consulta.

sqlite3 database.db
.mode csv
.headers on
.output usuarios.csv
SELECT id, nombre, email FROM usuarios;
.quit

Generar reportes automatizados

La capacidad de escribir CSV programáticamente es fundamental para la generación de reportes automatizados. Por ejemplo, un script Python puede:

Conectarse a una base de datos.
Ejecutar una consulta compleja para obtener datos.
Procesar y transformar esos datos.
Escribir los resultados en un archivo CSV.
Enviar el archivo CSV por correo electrónico o subirlo a un servidor FTP.

Esto es muy común en tareas de ETL (Extract, Transform, Load) y en la creación de dashboards o informes periódicos para negocios.

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4 - Lectura de CSV en C# y JavaScript, y Escritura de CSV

Lectura de CSV en C#

Lectura de CSV en JavaScript

Usando PapaParse (navegador y Node.js)

Usando FileReader (navegador, para archivos locales)

Escritura de CSV

Crear un CSV desde un programa

Exportar datos a CSV desde una base de datos

Generar reportes automatizados

Usando `PapaParse` (navegador y Node.js)

Usando `FileReader` (navegador, para archivos locales)