Leer y escribir archivos

Hola! Vamos por lo que te mandan de verdad

Hasta ahora los datos los escribíamos nosotras dentro del código. En el trabajo real te llegan en un archivo, casi siempre por correo, casi siempre con algún problema 😅

Este capítulo va de abrirlos sin romperlos. Y de la codificación, que es el dolor número uno de trabajar con datos en español y que casi nadie explica bien.

Y dime si te suena esto: ¿abriste alguna vez un archivo y viste á donde tenía que ir una á? Eso tiene nombre, tiene causa y tiene arreglo, y los tres están en este capítulo 🔤

with open, y por qué siempre con with

import tempfile
from pathlib import Path

# Uso una carpeta temporal para no ensuciar la tuya
carpeta = Path(tempfile.mkdtemp())
archivo = carpeta / 'notas.txt'

with open(archivo, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('Primera línea\n')
    f.write('Segunda línea con tildes: áéíóú ñ\n')

with open(archivo, encoding='utf-8') as f:
    contenido = f.read()

print(contenido)

Primera línea
Segunda línea con tildes: áéíóú ñ

Tres cosas de ahí que valen para siempre:

• 🔒 with cierra el archivo solo, aunque el código de dentro reviente. Sin él tienes que acordarte de cerrarlo, y no te vas a acordar.
• ✍️ El modo: 'r' leer (es el que viene por defecto), 'w' escribir borrando lo que había, 'a' agregar al final.
• 🌍 encoding='utf-8' siempre, al leer y al escribir. En un minuto te explico por qué.

Ese 'w' borra sin preguntar, así que ten cuidadito. Si querías agregar y pusiste 'w', te quedaste sin lo anterior 😬

Para leer línea por línea, que es lo que haces con archivos grandes:

with open(archivo, encoding='utf-8') as f:
    for numero, linea in enumerate(f, start=1):
        print(numero, repr(linea))

1 'Primera línea\n'
2 'Segunda línea con tildes: áéíóú ñ\n'

Fíjate en el \n al final de cada línea: viene incluido. Por eso casi siempre se hace linea.strip() antes de usarla.

Y esta forma de leer tiene una ventaja enorme: no carga el archivo entero en memoria. Con un archivo de dos gigas, f.read() te tumba la máquina y el bucle no.

La codificación, o por qué ves "á"

Esta es la parte más importante del capítulo. Presta atención dos minutos y te ahorras años de misterio 💜

Un archivo de texto no guarda letras, guarda números. La codificación es la tabla que dice qué número es cada letra.

Hay dos que te vas a encontrar:

• 🌍 UTF-8. El estándar de hoy. Le entran todos los idiomas. Es lo que usa Python por defecto y lo que debes usar siempre que puedas.
• 🗄️ latin-1 (también llamado ISO-8859-1 o cp1252). El de Windows en español, de toda la vida. Sigue saliendo de sistemas antiguos y de algunos Excel.

Y ahora mira lo que pasa cuando se confunden, que es exactamente lo que has visto mil veces sin saber por qué:

texto = 'Cañete, Trujillo, Ancón'

# Alguien lo guardo con latin-1
bytes_latin = texto.encode('latin-1')

# Y tu lo lees como si fuera utf-8
print(bytes_latin.decode('utf-8'))

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xf1 in position 2: invalid continuation byte

Ese es el error que revienta. Pero hay un caso peor, el que no revienta:

# Guardado en utf-8 y leido como latin-1: no falla, sale mal
bytes_utf = texto.encode('utf-8')
print(bytes_utf.decode('latin-1'))

Cañete, Trujillo, Ancón

Ahí está 😱 Eso tiene nombre y se llama mojibake. El archivo se lee sin un solo error y las tildes salen convertidas en pares de símbolos raros.

La regla para reconocerlo: si ves "Ã" seguida de otro símbolo, es UTF-8 leído como latin-1. Y se arregla leyendo con la codificación correcta, no reemplazando caracteres a mano.

Cuando no sepas cuál es, este orden funciona casi siempre:

datos = texto.encode('latin-1')

for codificacion in ['utf-8', 'latin-1']:
    try:
        print(codificacion, '->', datos.decode(codificacion))
        break
    except UnicodeDecodeError:
        print(codificacion, '-> no')

utf-8 -> no
latin-1 -> Cañete, Trujillo, Ancón

Primero UTF-8, y si revienta, latin-1. En ese orden, porque latin-1 casi nunca falla (acepta cualquier byte) y por eso probarlo primero te esconde el problema.

CSV sin pandas

Sí, pandas lo hace más fácil, y aun así vale la pena conocer el módulo csv:

• Es de la librería estándar
• No carga el archivo entero en memoria
• No se confunde con las comas dentro de un campo

import csv

ruta = carpeta / 'ventas.csv'
filas = [
    ['cliente', 'ciudad', 'monto'],
    ['C0045', 'Trujillo', '480.37'],
    ['C0325', 'Lima, Miraflores', '524.90'],
]

with open(ruta, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    csv.writer(f).writerows(filas)

print(ruta.read_text(encoding='utf-8'))

cliente,ciudad,monto
C0045,Trujillo,480.37
C0325,"Lima, Miraflores",524.90

Mira la última línea: como la ciudad tenía una coma dentro, el módulo la puso entre comillas sola. Si hubieras armado el CSV pegando textos con ','.join(), esa fila habría quedado con cuatro campos en vez de tres y nadie te habría avisado 🙃

Ese newline='' parece un detalle raro y hace falta: sin él, en Windows te salen líneas en blanco entre fila y fila.

Para leer, lo mejor es DictReader, que te da cada fila como diccionario usando la cabecera:

with open(ruta, encoding='utf-8') as f:
    for fila in csv.DictReader(f):
        print(fila['ciudad'], '->', float(fila['monto']) * 1.18)

Trujillo -> 566.8366
Lima, Miraflores -> 619.382

Pides por nombre de columna y no por posición, así que si mañana cambian el orden de las columnas tu código sigue funcionando 🌸

Excel

Para leer Excel hace falta instalar openpyxl (pip install openpyxl). Después es directo:

from openpyxl import Workbook, load_workbook

libro = Workbook()
hoja = libro.active
hoja.title = 'Ventas'

hoja.append(['cliente', 'ciudad', 'monto'])
hoja.append(['C0045', 'Trujillo', 480.37])
hoja.append(['C0325', 'Lima', 524.90])

ruta_xlsx = carpeta / 'ventas.xlsx'
libro.save(ruta_xlsx)

leido = load_workbook(ruta_xlsx)
print(leido.sheetnames)

for fila in leido['Ventas'].iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    print(fila)

['Ventas']
('C0045', 'Trujillo', 480.37)
('C0325', 'Lima', 524.9)

Ese min_row=2 se salta la cabecera y values_only=True te da los valores en vez de los objetos de celda, que es lo que quieres el 99% de las veces.

Dos avisos sobre Excel, aprendidos a la mala:

• 🧮 Las fórmulas no vienen calculadas. Por defecto lees la fórmula (=A2*1.18) y no su resultado. Con load_workbook(ruta, data_only=True) lees el último valor calculado, que existe solo si el archivo se abrió en Excel alguna vez.
• 📅 Las fechas vienen como fechas si la celda tenía formato de fecha, y como texto si no. Siempre revisa el tipo antes de confiar.

JSON

import json

ventas = [
    {'cliente': 'C0045', 'ciudad': 'Trujillo', 'monto': 480.37},
    {'cliente': 'C0325', 'ciudad': 'Ñaña', 'monto': 524.90},
]

ruta_json = carpeta / 'ventas.json'
with open(ruta_json, 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(ventas, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print(ruta_json.read_text(encoding='utf-8'))

[
  {
    "cliente": "C0045",
    "ciudad": "Trujillo",
    "monto": 480.37
  },
  {
    "cliente": "C0325",
    "ciudad": "Ñaña",
    "monto": 524.9
  }
]

Ese ensure_ascii=False es el que hace que la ñ se escriba como ñ. Sin él sale "\u00d1a\u00f1a", que es válido y es ilegible.

Y las cuatro funciones de json, que se confunden siempre:

La s del final es de "string". Con eso ya no las confundes 😄

Leer el archivo del libro

Vamos a leer el CSV de verdad con el que vamos a trabajar el resto del libro, todavía sin pandas:

from urllib.request import urlopen

URL = 'https://missyera.com/static/datasets/ventas-miss-yera.csv'

with urlopen(URL) as respuesta:
    texto = respuesta.read().decode('utf-8')

Y si ya lo descargaste, que es lo que vas a hacer casi siempre, se lee igual pero con open y la ruta de tu computadora:

import csv

ARCHIVO = 'ventas-miss-yera.csv'      # descargado al lado del cuaderno

with open(ARCHIVO, encoding='utf-8') as f:
    texto = f.read()

lineas = texto.splitlines()
print('filas (con cabecera):', len(lineas))
print(lineas[0])

lector = csv.DictReader(lineas)
primera = next(lector)
print(primera['ciudad'], primera['monto'], primera['compro'])

filas (con cabecera): 3038
id_venta,fecha,cliente_id,ciudad,segmento,canal,categoria,unidades,monto,descuento,fecha_ultima_compra,satisfaccion,compro,monto_final_facturado
Trujillo 480.37 1

Tres mil treinta y ocho líneas contando la cabecera, o sea 3.037 ventas. Y fíjate en algo: primera['monto'] devolvió '480.37' como texto, porque un CSV no guarda tipos. Todo lo que sale de ahí es texto hasta que tú lo conviertas.

Eso es exactamente lo que pandas te va a hacer solo en el capítulo 12, y ahora ya sabes que no es magia 🌟

Escribir, que es la otra mitad del trabajo

Todo el capítulo ha ido de leer. Pero un análisis que no sale a ningún sitio no le sirve a nadie, y casi siempre sale a un CSV que alguien va a abrir en Excel 📤

import csv
import os
import tempfile

carpeta = tempfile.mkdtemp()
ruta = os.path.join(carpeta, 'resumen.csv')

filas = [{'segmento': 'Bodega', 'ventas': 707, 'total': 126340.5},
         {'segmento': 'Mayorista', 'ventas': 750, 'total': 1392252.75}]

with open(ruta, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    escritor = csv.DictWriter(f, fieldnames=['segmento', 'ventas', 'total'])
    escritor.writeheader()
    escritor.writerows(filas)

print(open(ruta, encoding='utf-8').read().rstrip())

segmento,ventas,total
Bodega,707,126340.5
Mayorista,750,1392252.75

Tres cosas de ese bloque que no son opcionales 🔧

El newline='' es el que más gente pilla. El módulo csv ya escribe su propio salto de línea, así que si no le dices esto, en Windows te salen filas vacías entre medio. En Linux y Mac no se nota, y por eso el archivo llega roto justo cuando lo abre otra persona.

El 'w' borra el archivo entero antes de escribir. Si querías añadir al final, es 'a'.

Y el encoding='utf-8', que es el mismo cuidado de la sección de arriba pero en la otra dirección. Un archivo escrito sin declarar codificación es el mojibake de otra persona 🔤

Para Excel hay un detalle más: Excel espera utf-8-sig, que es UTF-8 con una marca invisible al principio. Con utf-8 a secas, los acentos se ven mal al abrirlo con doble clic 🪟

Archivos que no caben en memoria

Un CSV de dos giga no se abre con pd.read_csv en un portátil normal. Pero casi nunca hace falta tenerlo entero: hace falta recorrerlo.

grande = os.path.join(carpeta, 'grande.csv')
with open(grande, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('monto\\n')
    for i in range(100000):
        f.write(f'{i % 500}\\n')

total = 0
lineas = 0
with open(grande, encoding='utf-8') as f:
    next(f)                       # saltarse la cabecera
    for linea in f:
        total += int(linea)
        lineas += 1

print(f'{lineas} lineas sumadas, total {total}')
print('el archivo pesa', os.path.getsize(grande), 'bytes')

0 lineas sumadas, total 0
el archivo pesa 478007 bytes

Ese for linea in f es la clave y es una de las cosas más bonitas de Python: no carga el archivo. Va leyendo una línea, te la da, la suelta y pasa a la siguiente 🚿

Por eso funciona igual con cien mil líneas que con cien millones. Lo que gasta memoria es f.read() o f.readlines(), que sí se lo traen todo.

La versión de pandas de esta misma idea es pd.read_csv(ruta, chunksize=100000), que te va entregando trozos del tamaño que le pidas. Misma idea, más cómoda 🐼

Ejercicios

import tempfile
from pathlib import Path

ruta = Path(tempfile.mkdtemp()) / 'prueba.txt'

with open(ruta, 'w', encoding='utf-8') as f:
    for ciudad in ['Lima', 'Cusco', 'Piura']:
        f.write(ciudad + '\n')

with open(ruta, encoding='utf-8') as f:
    lineas = [l.strip() for l in f]

print(lineas, len(lineas))

['Lima', 'Cusco', 'Piura'] 3

ruta2 = Path(tempfile.mkdtemp()) / 'cierre-de-caja.txt'

with open(ruta2, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('caja del lunes\n')
with open(ruta2, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('caja del martes\n')
print(repr(ruta2.read_text(encoding='utf-8')))

with open(ruta2, 'a', encoding='utf-8') as f:
    f.write('caja del miércoles\n')
print(repr(ruta2.read_text(encoding='utf-8')))

'caja del martes\n'
'caja del martes\ncaja del miércoles\n'

t = 'Cañete y José'
print(t.encode('utf-8').decode('latin-1'))

Cañete y José

def decodifica(datos):
    for cod in ['utf-8', 'latin-1']:
        try:
            return cod, datos.decode(cod)
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    return None, None

print(decodifica('Cañete'.encode('utf-8')))
print(decodifica('Cañete'.encode('latin-1')))

('utf-8', 'Cañete')
('latin-1', 'Cañete')

import csv

ruta3 = Path(tempfile.mkdtemp()) / 'comas.csv'
with open(ruta3, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerow(['id', 'direccion', 'monto'])
    w.writerow(['1', 'Av. Larco 123, Miraflores', '480.37'])

with open(ruta3, encoding='utf-8') as f:
    for fila in csv.reader(f):
        print(len(fila), fila)

3 ['id', 'direccion', 'monto']
3 ['1', 'Av. Larco 123, Miraflores', '480.37']

with open(ruta3, encoding='utf-8') as f:
    total = sum(float(fila['monto']) for fila in csv.DictReader(f))

print(total)

480.37

import json

d = {'ciudad': 'Ñaña'}
print(json.dumps(d))
print(json.dumps(d, ensure_ascii=False))

{"ciudad": "\u00d1a\u00f1a"}
{"ciudad": "Ñaña"}

ruta4 = Path(tempfile.mkdtemp()) / 'ventas-del-anio.txt'
with open(ruta4, 'w', encoding='utf-8') as f:
    for i in range(1000):
        f.write(f'venta {i}\n')

with open(ruta4, encoding='utf-8') as f:
    print(sum(1 for _ in f))

1000

from datetime import date

def guarda_resumen(filas, carpeta, dia=None):
    dia = dia or date.today()
    ruta = os.path.join(carpeta, f'resumen-{dia:%Y-%m-%d}.csv')
    with open(ruta, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
        escritor = csv.DictWriter(f, fieldnames=list(filas[0]))
        escritor.writeheader()
        escritor.writerows(filas)
    return ruta

ruta = guarda_resumen(filas, carpeta, dia=date(2026, 9, 15))
print('escrito en', os.path.basename(ruta))
print('pesa', os.path.getsize(ruta), 'bytes')
print()
print(open(ruta, encoding='utf-8-sig').read().rstrip())

escrito en resumen-2026-09-15.csv
pesa 73 bytes

segmento,ventas,total
Bodega,707,126340.5
Mayorista,750,1392252.75

sucio = os.path.join(carpeta, 'sucio.csv')
open(sucio, 'w', encoding='utf-8').write(
    'cliente,monto\\n'
    'Rosita,340\\n'
    'Sol,ochenta\\n'
    'Luz,120\\n'
    'Mar,\\n')

total = 0
buenas = 0
problemas = []
with open(sucio, encoding='utf-8') as f:
    for numero, fila in enumerate(csv.DictReader(f), start=2):
        try:
            total += float(fila['monto'])
            buenas += 1
        except ValueError:
            problemas.append((numero, fila['cliente'], repr(fila['monto'])))

print(f'sumadas {buenas} filas, total {total}')
for numero, cliente, valor in problemas:
    print(f'  linea {numero}: {cliente} tiene monto {valor}')

sumadas 0 filas, total 0

La columna fantasma que aparece sola

Una que no rompe nada y que vas a reconocer al instante en cuanto la veas una vez, porque está en la mitad de los CSV que circulan por las empresas 👻

datos.to_csv('ventas_limpias.csv')

# y al releerlo al dia siguiente:
d = pd.read_csv('ventas_limpias.csv')
print(d.columns.tolist())
# ['Unnamed: 0', 'id_cliente', 'ciudad']

Lo que te llevas

• 🔒 with open(...) siempre, que cierra solo.
• 🌍 encoding='utf-8' al leer y al escribir, siempre.
• 👀 Si ves "Ã" seguida de un símbolo, es UTF-8 leído como latin-1.
• 📄 Prueba UTF-8 primero y latin-1 después, en ese orden.
• 🧾 Para CSV usa el módulo csv, que resuelve solo las comas dentro de un campo.
• 🔤 Todo lo que sale de un CSV es texto hasta que tú lo conviertas.

Y si de todo el capítulo te llevas una sola frase, que sea esta:

Y cuando ese archivo limpio ya no es para ti sino para que alguien lo mire, el siguiente paso suele ser un tablero. La guía de Power BI arranca justo ahí, conectando el CSV que acabas de dejar decente 📈

En el capítulo 11 entra NumPy, y con él la razón por la que un cálculo sobre un millón de números puede tardar un segundo o tardar dos minutos.

Que tengas un hermoso día! 🌟