JSON ve CSV: veri alışverişinin iki ortak dili

Derinleş: JSON ve CSV'nin ince ayarları

Temel okuma-yazmayı öğrendin. Gerçek işte ise farklar ayrıntıda çıkar: muhasebe ondalık virgüllü CSV gönderir, API para tutarını float olarak yollar, log sistemi her satıra bir JSON yazar, Excel bir hücreyi formül sanıp çalıştırır. Bu bölümde json ve csv modüllerinin az bilinen ama işte çok kullanılan parametrelerini görüyoruz.

Okurken tip kontrolü: parse_float ve object_hook

json.loads varsayılan olarak her ondalıklı sayıyı float yapar. Para için bu kabul edilemez; parse_float=Decimal verirsen sayı metni doğrudan Decimal'e çevrilir, hiç float'a uğramaz. object_hook ise her JSON nesnesi (sözlük) oluştuğunda çağrılır; tarih alanlarını date'e çevirmek ya da sözlüğü bir dataclass'a dönüştürmek için idealdir.

import json
from decimal import Decimal
from datetime import date

ham = '{"hesap": "TR01", "tutar": 0.1, "islem_tarih": "2026-03-15", "detay": {"ucret": 0.2}}'

print(json.loads(ham)["tutar"] + 0.2)          # float hatası
d = json.loads(ham, parse_float=Decimal)
print(d["tutar"] + d["detay"]["ucret"])         # tam 0.3

def tarih_coz(nesne):
    for k, v in nesne.items():
        if k.endswith("_tarih") and isinstance(v, str):
            nesne[k] = date.fromisoformat(v)
    return nesne

k = json.loads(ham, object_hook=tarih_coz)
print(type(k["islem_tarih"]).__name__, k["islem_tarih"].strftime("%d.%m.%Y"))

Yazarken boyut ve kararlılık: separators, sort_keys, allow_nan

API'ye gönderilen JSON'da her bayt önemliyse separators=(",", ":") boşlukları siler. sort_keys=True aynı veriden her zaman aynı metni üretir; imza (hash) hesaplarken ve git farklarında şarttır. float("nan") standart JSON değildir ama Python onu varsayılan olarak NaN diye yazar; karşı taraftaki JavaScript ya da Java ayrıştırıcısı patlar. allow_nan=False bu durumu kaynağında yakalar.

import json, hashlib

veri = {"tutar": 120.5, "no": "S-1", "etiket": ["hızlı"]}
kompakt = json.dumps(veri, separators=(",", ":"), sort_keys=True, ensure_ascii=False)
print(kompakt)
print("imza:", hashlib.sha256(kompakt.encode("utf-8")).hexdigest()[:16])

print(json.dumps({1: "bir", 2: "iki"}))         # int anahtarlar metne döner!
try:
    json.dumps({"oran": float("nan")}, allow_nan=False)
except ValueError as e:
    print("Yakalandı:", e)

JSON Lines: satır başına bir kayıt

Log ve veri hattı dosyaları genelde .jsonl biçimindedir. Avantajı: dosyanın tamamını belleğe almadan satır satır işlersin ve bozuk tek satır tüm dosyayı çöpe atmaz. Bozuk satırı atlayıp numarasını raporlamak iyi pratiktir.

import json

jsonl = """{"no": "S-1", "tutar": 120}
{"no": "S-2", "tutar": 80}
{"no": "S-3", "tutar":
{"no": "S-4", "tutar": 40}
"""
toplam, bozuk = 0, []
for no, satir in enumerate(jsonl.splitlines(), start=1):
    if not satir.strip():
        continue
    try:
        toplam += json.loads(satir)["tutar"]
    except json.JSONDecodeError:
        bozuk.append(no)
print("toplam:", toplam, "bozuk satırlar:", bozuk)

# Yazmak da kolay: her kayda bir dumps + "\n"
print("".join(json.dumps(k, ensure_ascii=False) + "\n" for k in [{"şehir": "İzmir"}, {"şehir": "Van"}]), end="")

CSV'nin kenar durumları

Gerçek CSV'ler temiz gelmez: bazı satırlarda hücre eksik, bazılarında fazla; ayırıcı bilinmiyor; sayılar 1.250,50 biçiminde. csv.Sniffer bir örnekten ayırıcıyı tahmin eder; DictReader eksik hücreye restval (varsayılan None), fazla hücrelere restkey anahtarını verir.

import csv, io
from decimal import Decimal

ham = "no;sube;tutar\nS-1;Kadıköy;1.250,50\nS-2;Çankaya\nS-3;Konak;80,00;FAZLA\n"

lehce = csv.Sniffer().sniff(ham.splitlines()[0] + "\n" + ham.splitlines()[1])
print("ayırıcı:", repr(lehce.delimiter))

def tr_sayi(metin):
    return Decimal(metin.replace(".", "").replace(",", "."))

for k in csv.DictReader(io.StringIO(ham), delimiter=lehce.delimiter, restval="0", restkey="ekstra"):
    print(k["no"], k["sube"], tr_sayi(k["tutar"]), k.get("ekstra"))

DictWriter: fazla ve eksik anahtarlar

Kayıt sözlüğünde fieldnames'te olmayan bir anahtar varsa DictWriter varsayılan olarak ValueError fırlatır. Bu bilinçli bir güvenliktir: yanlışlıkla gizli alanı (ör. parola özeti) dışa aktarmazsın. İstediğin sütunları seçiyorsan extrasaction="ignore", eksik alanları boş yazmak için restval="" ver.

import csv, io

musteriler = [
    {"ad": "Ayşe", "sehir": "İzmir", "parola_ozeti": "a1b2"},
    {"ad": "Can", "telefon": "0555"},
]
c = io.StringIO()
w = csv.DictWriter(c, fieldnames=["ad", "sehir", "telefon"], extrasaction="ignore", restval="-", quoting=csv.QUOTE_ALL)
w.writeheader()
w.writerows(musteriler)
print(c.getvalue())

Komut satırında JSON'u güzelleştirmek için Python yeterli: python -m json.tool siparis.json girintili yazdırır, geçersiz JSON'da satır ve sütun numarasıyla hata verir. Büyük dosyada --compact ve --sort-keys seçenekleri de vardır.

python -m json.tool siparis.json            # girintili göster, geçersizse hata konumu
python -m json.tool --sort-keys a.json > b.json
python -m json.tool --json-lines log.jsonl  # her satırı ayrı doğrula

XML ve ElementTree

Kurumsal entegrasyonlarda JSON kadar XML de karşına çıkar: e-Fatura, banka dosyaları, eski servisler. Python'ın standart kütüphanesi okur ve yazar, paket gerekmez.

import xml.etree.ElementTree as ET

kok = ET.fromstring('<Siparis no="7"><Kalem adet="2">Çay</Kalem><Kalem adet="1">Kahve</Kalem></Siparis>')
print(kok.tag, kok.get("no"))
for k in kok.findall("Kalem"):
    print(k.text, k.get("adet"))

.text etiketin içindeki metni, .get() özniteliği verir. Her şey metindir; sayıya kendin çevirirsin, para için Decimal kullan.

Ad alanları (namespace)

e-Fatura gibi belgelerde her etiketin bir ad alanı vardır. findall("InvoiceLine") burada boş döner ve hata vermez; en sık yapılan hata budur. Ön ek sözlüğü vererek ararsın: kok.findall("cac:InvoiceLine", NS).