資料格式轉換

在客服團隊日常，常要把匯出的 CSV 清單轉成列表，再把整理好的訂單資訊回存為 JSON。這堂課聚焦三種最常見的轉換，讓你把格式轉來轉去都不手忙腳亂。

你會學到什麼

• 用 split() 和 join() 拆解、組合 CSV 行文字
• 用 json.loads / json.dumps 把 JSON 字串與字典互轉
• 用列表推導式對多筆資料批次加欄位

CSV 拆解與組合

情境：客服拿到一行 CSV 文字，想確認表頭與第一筆庫存，並在清洗後再組回 CSV 送倉庫。

split() 用分隔符號把字串「拆開」成列表，join() 則反過來，把列表「黏回」一個字串。

小提醒：遇到欄位本身含逗號的情況（例如「商品名,含逗號」），split(',') 會拆錯。真正的 CSV 檔案建議用 csv 模組處理。

JSON 轉換

情境：行銷系統丟來一段 JSON，客服要讀取會員等級並補上標記。

json.loads() 把 JSON 字串變成 Python 字典，json.dumps() 則反過來。

小提醒：json.dumps(..., ensure_ascii=False) 可避免中文被轉成 \uXXXX 亂碼。

批次處理列表

情境：有多筆訂單需要同時計算含稅金額，保持同樣的欄位結構便於後續匯出。

列表推導式 [... for o in orders] 可以一行搞定「逐筆加工」。{**o, "新欄位": 值} 是「保留原欄位，同時新增」的寫法。

小提醒：{**o, ...} 會複製一份新字典，不會改到原本的 orders。這在批次處理時很重要，避免污染原始資料。

AI 協作：學了這個，跟 AI 怎麼配合？

CSV 轉 JSON、JSON 轉表格、批次處理——格式轉換讓 AI 寫最省時間。

你的人類優勢：

• 你知道輸入格式和輸出格式各長什麼樣
• 你能驗證轉換後的資料筆數和欄位有沒有跑掉

可以這樣跟 AI 說：

我有一份 CSV 檔案，幫我轉成 JSON 格式，每一列變成一個 dict，所有 dict 放在一個 list 裡。

練習題