Arquivos CSV

Tabelas como texto

Um arquivo CSV (valores separados por vírgulas) guarda uma tabela como texto: uma linha por registro, células separadas por vírgulas, em geral com uma linha de cabeçalho que nomeia as colunas. Históricos de preços, livros de operações e exportações de quase qualquer ferramenta vêm assim. Parece fácil de ler com line.split(","), mas uma célula pode conter uma vírgula, e então vai entre aspas: AAPL,"Q3, adjusted". Dividir à mão falha nesse caso, então use o módulo padrão csv e abra o arquivo com newline="" para que quebras de linha dentro das células sejam tratadas corretamente.

import csv

# Write a small table with csv.writer
with open("prices.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["date", "symbol", "close", "note"])
    writer.writerow(["2025-01-02", "AAPL", 184.25, "Q3, adjusted"])
    writer.writerow(["2025-01-03", "AAPL", 185.5, ""])

# The comma inside the note is quoted for us
with open("prices.csv", encoding="utf-8") as file:
    print(file.read().splitlines()[1])  # 2025-01-02,AAPL,184.25,"Q3, adjusted"

Ler linhas

csv.reader(file) produz cada linha como uma lista de strings. csv.DictReader(file) lê primeiro o cabeçalho e depois produz cada linha como um dicionário com os nomes das colunas como chaves, mais legível e imune à troca de ordem das colunas. Em ambos os casos cada célula é texto: converta com float(...) ou int(...) antes de calcular. Passe delimiter=";" (ou "\t") para arquivos com outro separador.

import csv

# DictReader gives each row as a dict; cells are strings
closes = []
with open("prices.csv", newline="", encoding="utf-8") as file:
    for row in csv.DictReader(file):
        closes.append(float(row["close"]))
print(closes)  # [184.25, 185.5]

# csv.reader gives plain lists, header included
with open("prices.csv", newline="", encoding="utf-8") as file:
    rows = list(csv.reader(file))
print(rows[0])  # ['date', 'symbol', 'close', 'note']
print(rows[1])  # ['2025-01-02', 'AAPL', '184.25', 'Q3, adjusted']

Escrever linhas

csv.writer(file).writerow(values) escreve uma linha e coloca aspas quando necessário; os números são convertidos em texto por você. csv.DictWriter(file, fieldnames=[...]) escreve dicionários, e writeheader() escreve primeiro os nomes das colunas. Abra o arquivo com "w" e newline=""; sem newline="", o Windows pode deixar linhas em branco entre as linhas.

import csv

# DictWriter: header first, then one dict per row
trades = [{"symbol": "AAPL", "quantity": 200}, {"symbol": "MSFT", "quantity": 50}]
with open("trades.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["symbol", "quantity"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(trades)

with open("trades.csv", encoding="utf-8") as file:
    print(file.read().splitlines())  # ['symbol,quantity', 'AAPL,200', 'MSFT,50']

import csv

# Cells are text until you convert them
with open("prices.csv", newline="", encoding="utf-8") as file:
    row = next(csv.DictReader(file))
print(repr(row["close"]), row["close"] * 2)   # '184.25' 184.25184.25
print(float(row["close"]) * 2)                # 368.5

# Another separator: semicolons
with open("euro.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    csv.writer(file, delimiter=";").writerow(["AAPL", "184,25"])
with open("euro.csv", newline="", encoding="utf-8") as file:
    print(next(csv.reader(file, delimiter=";")))  # ['AAPL', '184,25']

• Abra com newline=""; não divida nem junte linhas CSV à mão.
• csv.DictReader lê linhas como dicionários; cada célula é uma string.
• csv.writer / csv.DictWriter escrevem linhas e colocam as aspas por você.

A seguir: dados JSON, para registros aninhados que não cabem numa tabela plana.

Lab: o que é avaliado

• Agrupar os fechamentos por símbolo com read_closes25 pts
• Salvar operações como CSV com write_trades25 pts
• Totalizar o valor negociado por símbolo com total_by_symbol25 pts
• Copiar as linhas de um símbolo para um novo arquivo com filter_rows25 pts