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Come si utilizzano file flat?

I file flat sono semplici file di testo in cui i dati vengono archiviati in un formato strutturato, in genere con ogni riga che rappresenta un record e campi separati da delimitatori. Sono utilizzati per archiviare e scambiare dati a causa della loro semplicità e compatibilità tra diversi sistemi. Ecco come usarli:

1. Comprendere la struttura:

* Delimitatore: Questo personaggio (virgola, tab, tubo, punto e veri, ecc.) Separa i campi all'interno di ciascun record. Il delimitatore determina come analizzarai i dati.

* Record: Una singola riga nel file rappresenta un record o una voce.

* Fields: Questi sono i singoli pezzi di dati all'interno di un record. Ad esempio, in un record del cliente, i campi potrebbero includere nome, indirizzo, numero di telefono, ecc.

* Intestazione (opzionale): Alcuni file flat includono una riga di intestazione che descrive i campi. Ciò semplifica la comprensione dei dati.

Esempio (valori separati da virgola - CSV):

`` `CSV

Nome, indirizzo, telefono

John Doe, 123 Main St, 555-1212

Jane Smith, 456 Oak Ave, 555-3434

`` `

Qui:

* `,` è il delimitatore.

* Ogni riga è un record.

* `Name`,` indirizzo` e `telefono` sono i campi.

2. Creazione di file flat:

È possibile creare file flat utilizzando:

* Editori di testo: Editori di testo semplici come Blocco note (Windows), TextEdit (MAC) o qualsiasi editor di codice (Codice VS, testo sublime, ATOM) può creare e modificare i file flat. Basta essere consapevole del delimitatore scelto e della formattazione coerente.

* Software di foglio di calcolo: Programmi come Microsoft Excel o Google Sheets possono esportare dati in vari formati di file flat (CSV, TSV, ecc.).

* Languagie di programmazione: Lingue come Python, Java e altri offrono librerie per scrivere dati a file flat.

3. Lettura di file piatti:

Questo viene fatto usando:

* Software di foglio di calcolo: La maggior parte dei programmi di fogli di calcolo può importare file flat direttamente.

* Languagie di programmazione: La maggior parte dei linguaggi di programmazione fornisce metodi per la lettura di file Line per riga e analizzando i dati secondo il delimitatore.

Esempio (Python):

`` `Python

Importa CSV

con open ('data.csv', 'r') come file:

Reader =CSV.Reader (File) # crea un oggetto CSV Reader

Avanti (lettore) # Salta la riga dell'intestazione (se presente)

Per riga nel lettore:

nome, indirizzo, telefono =riga

print (f "name:{name}, indirizzo:{indirizzo}, telefono:{telefono}")

`` `

Questo codice apre un file CSV, lo legge riga per riga e stampa i dati. Lo regoleresti in base al delimitatore e al numero di campi.

4. Diversi tipi di file flat:

* CSV (valori separati da virgola): Usa una virgola come delimitatore. Molto comune e ampiamente supportato.

* TSV (valori separati da tab): Utilizza un carattere di scheda come delimitatore. Spesso preferito per i dati con virgole nei campi.

* File di larghezza fissa: I campi occupano un numero fisso di caratteri in ciascun record. Meno comune e più complesso da analizzare.

* File delimitati da tubi: Usa un simbolo del tubo (`|`) come delimitatore.

5. Vantaggi dell'utilizzo di file flat:

* semplicità: Facile da capire e con cui lavorare.

* Portabilità: Altamente compatibile tra diversi sistemi e applicazioni.

* Efficienza (per piccoli set di dati): Può essere più veloce da leggere e scrivere rispetto ai database per set di dati più piccoli.

6. Svantaggi dell'utilizzo di file flat:

* Scalabilità: Non è l'ideale per set di dati di grandi dimensioni o relazioni dati complesse.

* Integrità dei dati: Soggetto a incoerenze ed errori di dati se non gestiti attentamente.

* Ridondanza dei dati: Può portare alla ridondanza dei dati se non correttamente strutturata.

* Interrogazione difficile: Le query complesse sono difficili da eseguire senza programmazione.

In sintesi, i file flat sono uno strumento di base ma utile per l'archiviazione e lo scambio di dati, in particolare quando si tratta di set di dati più piccoli e più semplici o quando si trasferiscono dati tra sistemi diversi. Per set di dati più grandi o più complessi, i database sono generalmente una scelta migliore.

 

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