Jak jsem převedl CSV data na Markdown
Měl jsem CSV soubor s 68 řádky obsahujícími komplexní JSON data pro analýzy uživatelů. Každý řádek obsahoval scenarios, recommendations, key_findings, deliverables a conversations v JSON formátu, které byly nečitelné.
Potřeboval jsem vytvořit automatizovaný systém, který pro každého uživatele vygeneruje samostatný Markdown soubor s formátovanou analýzou a konverzací v původním jazyku.
Problém, který jsem řešil
CSV soubor obsahoval komplexní JSON data, které byly nečitelné a potřebovaly být transformované do strukturovaných Markdown souborů. Automatizace umožní rychlé zpracování velkého množství dat do čitelného formátu, který mohou lidé jednoduše používat a sdílet bez technických dovedností.
Jak jsem ho vyřešil
Systematicky jsem analyzoval CSV strukturu, identifikoval JSON pole a jejich vnořené struktury. Vytvořil jsem komplexní Python skript s funkcemi pro formátování každé sekce. Implementoval jsem automatické určení jazyka z user_profile, zpracoval různé formáty dat (dict, list, string) a zabezpečil robustní zpracování chyb.
Skutečná struktura dat se lišila od počátečních předpokladů – scenarios byly uložené jako ai_prilezitosti, deliverables měly dynamický klíč s jménem uživatele. Některé metriky byly uložené jako stringy místo dictů.
Výsledek: úspěšně vytvořený kompletní Python skript, který automaticky zpracoval CSV soubor a vygeneroval 54 Markdown souborů (jeden na jedinečný user_id). Všechny soubory obsahují kompletní analýzu s formátovanými sekcemi v původním jazyku.
Jak to funguje v praxi
Všechny AI analýzy jsou teď čitelné a strukturované, což umožňuje jednoduché sdílení a používání. Skript je opakovaně použitelný pro budoucí podobné úlohy. 54 souborů vygenerovaných, 68 řádků zpracovaných, 100% pokrytí všech sekcí, 0 chyb ve finálním výstupu.
Co jsem se naučil
Dynamická struktura dat vyžaduje flexibilní řešení. CSV obsahoval JSON data s různými strukturami – některá pole byla dict, jiná list, některá string. Bylo potřeba implementovat kontroly typu a flexibilní parsování pro každý případ.
Iterativní testování odhaluje skutečnou strukturu. Počáteční předpoklady o struktuře dat se ukázaly jako nesprávné. Až při skutečném parsování a testování se odhalila skutečná struktura.
Robustní zpracování chyb je klíčové. Implementace kontroly typu dat (isinstance checks) zabránila pádu skriptu při neočekávaných formátech dat a umožnila úspěšné zpracování všech řádků.
Proč to stojí za to
Když máš CSV soubor s komplexními JSON daty, nemusíš to transformovat manuálně. Můžeš vytvořit Python skript, který automaticky zpracuje všechna data a vygeneruje čitelné Markdown soubory.
CSV→Markdown transformace je teď součástí mého workflow. Šetří mi čas, protože nemusím manuálně formátovat analýzy. A zároveň mám kontrolu nad tím, jak Markdown vypadá, protože všechno je v Python skriptu.
Pokud máš podobný problém – CSV s komplexními daty – zkus to. Možná zjistíš, že je to jednodušší, než sis myslel.
Časté otázky
Proč převádět CSV na Markdown místo jiného formátu?
Markdown je čitelný bez speciálních nástrojů, snadno se sdílí a verzuje v Gitu. Když máš 54 souborů s analýzami, potřebuješ formát, který lidé otevřou a hned pochopí. JSON v CSV tohle nesplňuje – Markdown ano.
Jak řešit situaci, kdy se skutečná struktura dat liší od předpokladů?
Iterativní testování. Napíšeš první verzi skriptu, spustíš ho na reálných datech a zjistíš, co nefunguje. V mém případě se ukázalo, že scenarios jsou uložené jako ai_prilezitosti a deliverables mají dynamický klíč. Až skutečné parsování odhalí skutečnou strukturu.
Co dělat, když JSON pole mají různé datové typy?
Implementuj isinstance checks pro každý případ. Některá pole byla dict, jiná list, některá string. Bez kontroly typu skript spadne při prvním neočekávaném formátu. S kontrolou zpracuješ všech 68 řádků bez jediné chyby.
Dá se tento přístup použít i pro jiné transformace než CSV→Markdown?
Ano. Princip je stejný – analyzuješ strukturu, vytvoříš funkce pro formátování každé sekce, implementuješ robustní zpracování chyb. Funguje to pro CSV→HTML, JSON→PDF, cokoliv→cokoliv. Skript je šablona, kterou upravíš pro konkrétní případ.
Jak dlouho trvá vytvoření takového skriptu?
Záleží na komplexitě dat. Manuální formátování 68 řádků by trvalo hodiny. Vytvoření skriptu trvalo zlomek toho času a navíc je opakovaně použitelný. Příště, když dostanu podobný CSV, spustím skript a mám hotovo.
Tom