背景介绍

随着数据量的持续增长，如何高效处理不同格式的数据成为项目的重要课题。本项目旨在实现一个小型功能，通过读取本地CSV文件并输出JSON格式数据，同时保留原始CSV文件的列名信息。该功能的核心技术包括文件读写与数据结构处理，主要使用Python实现。

思路分析

本项目的核心逻辑分为三部分：
1. 文件读取与处理
– 使用Python的csv模块读取CSV文件，确保文件路径正确且处理末尾换行符
– 将数据拆分为行，处理可能的空行或重复行
2. 数据结构转换
– 将原始数据转换为JSON格式，支持序列化和反序列化
– 保留原始列名，确保输出结果包含原始数据特征
3. 输出结果展示
– 显示转换后的JSON数据并保留原始列名信息

代码实现

import csv
import json

def read_and_transform_csv(file_path):
    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            reader = csv.reader(file)
            data = []
            for row in reader:
                data.append(row)
        # 保留原始列名
        original_columns = [col[0] for col in data[0]]
        # 转换为JSON格式数据
        json_data = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
        print(f"转换后的JSON数据：\n{json_data}")
        print(f"原始列名：{original_columns}")
    except FileNotFoundError:
        print("文件路径错误，请检查文件名是否正确")
    except Exception as e:
        print(f"读取过程中发生错误：{e}")

总结

本项目通过实现文件读取与数据转换功能，成功展示了Python在处理CSV数据时的高效性。核心技术点包括文件读写、数据结构转换以及JSON格式输出，确保输出结果完整保留原始列名信息。该项目不仅验证了Python在数据处理中的优势，也为后续数据存储和分析提供了基础框架。通过这种方式，项目能够满足小型项目的核心需求，同时具备良好的可运行性和代码规范。