Чтение и запись файлов в JES — практическое руководство

JES — это среда программирования для локального запуска кода, редактирования изображений и работы с медиа. Она также предоставляет удобные встроенные функции для работы с файлами: выбирать файлы через диалоги, открывать их, читать содержимое и записывать новые данные.

Определения в одну строку:

• JES: среда программирования, часто используемая в образовательных задачах.
• CSV: текстовый формат с ячейками, разделёнными запятыми.
• Кодировка: схема представления символов в файле (например, UTF‑8).

Как читать файл в JES

Ниже — компактный и проверенный пример функции, которая позволяет выбрать файл через диалог, проверить расширение, прочитать файл целиком и затем разбить его на строки или на числовые значения в случае CSV.

Пример функции readFromFile():

def readFromFile():
    # Попросить пользователя выбрать файл через диалог JES
    file = pickAFile()

    # Проверить расширение — поддерживаем .txt и .csv
    if not file.endswith(".txt") and not file.endswith(".csv"):
        print("Error: Only .txt and .csv files are supported.")
        return

    # Открыть файл в текстовом режиме для чтения
    openedFile = open(file, "rt")

    # Считать всё содержимое в строку
    allContent = openedFile.read()

    # Закрыть файл
    openedFile.close()

    # Разбить на строки
    if file.endswith(".txt"):
        rows = allContent.split("\n")
        print(rows)

    # Разбить CSV: строки -> ячейки -> числа
    if file.endswith(".csv"):
        rows = allContent.split("\n")
        csvData = []
        for row in rows:
            if (row != ''):
                cells = row.split(",")
                # Попытаться превратить ячейки в числа
                try:
                    csvData.append([float(cell) for cell in cells])
                except ValueError:
                    # Если не все ячейки числовые — сохранить как строки
                    csvData.append([cell for cell in cells])
        print(csvData)

Ключевые моменты и пояснения:

• pickAFile() открывает диалог выбора файла в JES. Путь возвращается как строка.
• open(file, “rt”) — режим “r” (read) + “t” (text). При необходимости указывайте кодировку: open(file, “rt”, encoding=”utf-8”).
• Для больших файлов лучше не читать весь файл в память. Альтернатива — читать построчно в цикле.

Пример входного текстового файла sample.txt:

This is the start of the file
This is another line
This is the third line
This is the end of the file

После загрузки программы в JES (кнопка Load Program) вызовите функцию в командной строке:

readFromFile()

Выберите sample.txt — в консоли вы увидите массив строк. Затем вызовите снова и выберите numbers.csv — получите вложенный массив значений.

Как записывать в файл в JES

В JES для записи используется функция write через открытие файла в режимах “a” (append) или “w” (write — перезапись). Ниже — функция для добавления строк в текстовый файл и добавления строки в CSV.

Пример функции writeToFile():

def writeToFile():
    file = pickAFile()

    # Открыть файл для добавления строк (append)
    openedFile = open(file, "at", encoding="utf-8")

    # Записать дополнительные строки (для .txt)
    if file.endswith(".txt"):
        openedFile.write("\nTesting")
        openedFile.write("\nTesting1\nTesting2")
        openedFile.write("\nTesting3")

    # Для .csv: добавить новую строку с разделителем ","
    if file.endswith(".csv"):
        openedFile.write("\n12,34,56")

    openedFile.close()
    print("Wrote to file successfully")

Если хотите перезаписать файл целиком, используйте режим “w” вместо “at”: open(file, “w”, encoding=”utf-8”). После завершения работы проверьте файл в текстовом редакторе или табличной программе.

Рекомендации и лучшие практики при работе с файлами

• Всегда указывайте кодировку при открытии файла, особенно если есть не‑ASCII символы: open(path, “rt”, encoding=”utf-8”).
• Для больших файлов не используйте read() — читайте построчно в цикле: for line in openedFile: …
• Для корректного разбора CSV используйте стандартный модуль csv, он учитывает экранирование, кавычки и разделители.
• При преобразовании строк в числа используйте try/except, чтобы обработать некорректные ячейки.
• Закрывайте файлы явно или используйте конструкцию with (если она поддержуется в вашей версии JES):

with open(file, "rt", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        process(line)

• В Windows строки могут заканчиваться “\r\n”, в Unix — “\n”. При разбиении строк используйте метод splitlines() для универсальности: rows = allContent.splitlines().
• Для табличных данных рассмотрите Pandas для более сложной обработки: pd.read_csv(path).
• Если файл содержит персональные данные, применяйте минимизацию и шифрование — см. раздел о безопасности далее.

Частые ошибки и отладка

• Ошибка UnicodeDecodeError: укажите правильную кодировку при открытии.
• ValueError при преобразовании в float: проверьте содержимое ячеек и разделители (в некоторых локалях разделителем дробной части может быть запятая).
• FileNotFoundError: убедитесь, что путь возвращаемый pickAFile() корректен, и у программы есть права на чтение/запись.
• Неправильный парсинг CSV при наличии кавычек и запятых внутри ячеек: используйте csv.reader или pandas.read_csv.

Совет по логированию: выводите небольшие отладочные сообщения (print) с размерами данных: количество строк, первые 5 строк и т. п.

Безопасность и конфиденциальность

Important: при работе с файлами, содержащими личные данные, соблюдайте местные правила обработки персональной информации. Не храните логина/пароли в открытом виде и избегайте записи чувствительных данных в общедоступные файлы.

Альтернативные подходы

• Модуль csv (стандартный): корректно обрабатывает кавычки, экранирование и разные разделители.
• Pandas: удобен для аналитики и больших таблиц, предоставляет фильтрацию, агрегацию и конвертацию типов.
• openpyxl / xlrd / xlwt: работа с Excel‑файлами .xlsx/.xls.

Пример чтения CSV через csv.reader:

import csv

def read_csv_with_module(path):
    with open(path, "rt", encoding="utf-8") as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            print(row)

Когда предложенный подход не годится

• Очень большие файлы (сотни мегабайт и более): считывание в память не подходит — используйте потоковую обработку или инструменты типа Dask.
• Сложные CSV с кавычками, переносами строк в ячейках: используйте csv.reader или pandas.
• Excel‑форматы: используйте openpyxl или pandas.read_excel.

Роли: чек‑лист ответственности

• Разработчик:

  • Проверил кодировку и режимы открытия файла.
  • Обработал исключения чтения/записи.
  • Написал тесты на граничные случаи.

• Преподаватель / тренер:

  • Подготовил sample.txt и numbers.csv с контрольными данными.
  • Подготовил инструкцию по запуску в JES.

• Аналитик данных:

  • Проверил целостность и формат столбцов.
  • Убедился, что отсутствуют пропущенные значения или указал правила их обработки.

Тестовые сценарии и критерии приёмки

Критерии приёмки:

• Функция корректно читает .txt и возвращает список строк.
• Функция корректно читает .csv и возвращает вложенный список (числа или строки).
• При выборе неподдерживаемого файла пользователь получает понятное сообщение об ошибке.
• Файлы корректно закрываются в любом случае (включая ошибочные ситуации).

Тестовые сценарии:

1. Открыть пустой .txt — вернуть пустой список.
2. Открыть .txt с несколькими строками — вернуть все строки в правильном порядке.
3. Открыть .csv с числами — каждая строка преобразуется в список чисел.
4. Открыть .csv с нечисловыми полями — сохранение строк для таких полей.
5. Выбрать файл с неправильным расширением — получить сообщение об ошибке.

Краткая методика внедрения

1. Спроектируйте формат входных файлов (какой разделитель, есть ли заголовок).
2. Напишите небольшие функции чтения/валидирования каждой строки.
3. Добавьте тесты на примерах (sample.txt, numbers.csv).
4. Перейдите к потоковой обработке, если объём данных растёт.

Глоссарий в одну строку

• JES — среда для обучения и выполнения кода.
• CSV — текстовый табличный формат.
• Кодировка — способ представления символов в файле.
• pickAFile() — диалог выбора файла в JES.

Резюме

• JES удобно использовать для быстрого чтения и записи .txt и .csv файлов.
• Для простых задач достаточно open/read/write; для более надёжного парсинга CSV используйте csv или pandas.
• Обратите внимание на кодировки, переносы строк и обработку исключений при работе с реальными данными.

Если нужно, могу подготовить готовые шаблоны функций с обработкой ошибок и логированием для вашей версии JES или привести примеры с использованием csv и pandas.