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백엔드 개발Golanggolang csv에서 잘못된 문자를 구문 분석하는 중

Golang을 사용하여 csv 파일을 구문 분석할 때 가끔 문자가 깨져 문제가 발생하는 경우가 있습니다. 이런 상황은 매우 흔하지만 매우 골치 아픈 일이기도 합니다. 그렇다면 이 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

먼저 csv는 ","를 사용하여 각 필드를 구분하는 텍스트 파일 형식이라는 점을 이해해야 합니다. CSV 파일의 텍스트 데이터에 ASCII가 아닌 문자가 포함되어 있으면 문자가 깨질 수 있습니다. 이 문제의 원인은 실제로 인코딩과 관련이 있습니다. 일반적으로 csv 파일의 인코딩 형식과 구문 분석 중에 사용되는 인코딩 형식이 일치하지 않기 때문에 발생합니다.

golang에서 일반적으로 사용되는 csv 라이브러리는 내장된 인코딩/csv입니다. 이 라이브러리는 기본적으로 UTF-8 인코딩을 사용하여 csv 파일을 구문 분석합니다. 다른 인코딩 형식의 csv 파일을 처리하려면 추가 처리가 필요합니다.

문자 깨짐 문제를 해결하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 아래에서 하나씩 소개하겠습니다.

방법 1. 인코딩 형식을 수동으로 변환합니다.

csv를 구문 분석하기 전에 먼저 인코딩 형식을 수동으로 변환할 수 있습니다. csv 파일을 UTF-8로 변환합니다. 마지막으로 간단한 방법은 메모장을 사용하여 csv 파일을 열고 UTF-8 형식으로 내보내는 것입니다.

수동 변환은 문제가 될 수 있습니다. 특히 csv 파일 수가 많은 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러므로 우리는 두 번째 방법을 시도해 볼 수 있다.

방법 2. 타사 라이브러리 사용

Golang의 일반적인 csv 구문 분석 라이브러리는 인코딩/csv입니다. 다른 인코딩 형식의 csv 파일을 처리해야 하는 경우 구문 분석을 지원하기 위해 타사 라이브러리를 사용해야 합니다. 예를 들어, gocsv를 사용하여 gbk 인코딩 형식의 csv 파일을 구문 분석할 수 있습니다.

gocsv 설치 방법:

$ go get github.com/kuangyh/csv

다음으로 gocsv를 사용하여 다음과 같이 csv 파일을 구문 분석할 수 있습니다.

package main

import (
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "github.com/kuangyh/csv"
    "os"
)

func main() {
    file, err := os.Open("example.csv")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }

    defer file.Close()

    reader := csv.NewReader(gocsv.NewReader(file))
    reader.Comma = ','

    lines, err := reader.ReadAll()
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
        return
    }

    for i, line := range lines {
        fmt.Printf("Line %d: %v
", i+1, line)
    }
}

위 코드에서는 먼저 gocsv 라이브러리를 가져오고, 그런 다음 Gocsv를 사용하여 새 판독기를 만들고 이를 인코딩/csv 라이브러리에 전달한 다음 구분 기호를 ","로 설정합니다. 마지막으로 ReadAll 메서드를 사용하여 파일의 모든 줄을 가져와 출력을 인쇄합니다.

이 방법은 효과적이지만 몇 가지 문제도 있습니다. 예를 들어 변환을 완료하려면 타사 라이브러리를 사용해야 하므로 종속성과 복잡성이 증가합니다. 타사 라이브러리를 사용하지 않으려면 세 번째 방법이 있습니다.

방법 3. 수동 파싱

수동 파싱 과정은 번거로울 수 있지만 효과적인 솔루션이기도 합니다. 핵심은 csv 파일의 형식을 이해하는 것입니다.

보통 우리는 각 필드의 이름을 포함하는 csv 파일의 첫 번째 줄에 파일 헤더를 추가합니다. 이 파일 헤더는 csv 파일의 일부이기도 하며 첫 번째 줄을 구문 분석하여 얻을 수 있습니다. 데이터 행에서 각 행의 데이터는 여러 필드로 구성되며 이러한 필드는 ","로 구분됩니다. 잘못된 코드 문제가 없으면 인코딩/csv 라이브러리를 사용하여 csv 파일을 직접 구문 분석할 수 있습니다. 그러나 잘못된 문자가 발생하면 각 필드를 수동으로 구문 분석하고 이를 UTF-8 형식으로 변환해야 합니다.

다음은 수동 파싱 코드입니다.

package main

import (
    "bufio"
    "encoding/csv"
    "fmt"
    "io"
    "os"
)

func main() {
    file, err := os.Open("example.csv")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
    }
    defer file.Close()

    reader := bufio.NewReader(file)
    var lines [][]string

    for {
        line, err := reader.ReadString('
')
        if err != nil && err != io.EOF {
            fmt.Println("Error:", err)
            return
        }

        if line == "" {
            break
        }

        // 去除换行符
        line = line[:len(line)-2]

        r := csv.NewReader([]byte(line))
        r.Comma = ','

        fields, err := r.Read()
        if err != nil {
            fmt.Println("Error:", err)
            return
        }

        // 将字段转换为UTF-8
        for i, s := range fields {
            fields[i] = transform(s)
        }

        lines = append(lines, fields)
    }

    for i, line := range lines {
        fmt.Printf("Line %d: %v
", i+1, line)
    }
}

// 将单个字段转换为UTF-8
func transform(s string) string {
    data, err := ioutil.ReadAll(transform.NewReader(strings.NewReader(s), simplifiedchinese.GBK.NewDecoder()))
    if err != nil {
        return s
    }
    return string(data)
}

위 코드에서는 먼저 bufio를 통해 csv 파일의 각 줄을 읽은 다음 인코딩/csv 라이브러리를 사용하여 각 줄의 데이터를 파싱합니다. 왜곡된 문제를 해결하기 위해 우리는 변환() 함수를 사용하여 각 필드를 UTF-8 형식으로 변환합니다.

이 함수는 문자열 매개변수를 받아 먼저 Reader로 변환한 다음 단순화된chinese.GBK.NewDecoder()를 사용하여 디코더를 생성하고 마지막으로 ioutil.ReadAll() 함수를 사용하여 인코딩된 문자열을 UTF-8로 변환합니다.

이런 방식으로 csv 파일을 수동으로 구문 분석하고 UTF-8 인코딩 형식으로 변환할 수 있습니다.

요약:

위는 golang csv 파싱의 왜곡된 문제를 해결하는 세 가지 방법입니다. 사용 중인 csv 파일이 UTF-8로 인코딩된 경우 golang의 자체 인코딩/csv를 사용하여 쉽게 구문 분석할 수 있습니다. 그렇지 않으면 실제 필요에 따라 변환을 위해 수동으로 구문 분석하거나 타사 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 어쨌든 올바른 방법을 익히면 글자가 깨져 나오는 문제는 더 이상 문제가 되지 않습니다.

위 내용은 golang csv에서 잘못된 문자를 구문 분석하는 중의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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