CSV to YAML

Co je převod CSV na YAML?

Převod CSV na YAML transformuje tabulková data oddělená čárkami do formátu YAML (YAML Ain't Markup Language). Každý řádek CSV souboru se stane jednou položkou v sekvenci YAML a každé záhlaví sloupce se namapuje na klíč ve slovníku YAML. Výstupem je čitelný dokument s odsazením, který mohou konfigurační nástroje a datové pipeline přímo zparsovat bez dalších souborů se schématem.

YAML byl poprvé navržen v roce 2001 a jeho aktuální specifikace (YAML 1.2) byla dokončena v roce 2009. Je to výchozí konfigurační formát pro manifesty Kubernetes, soubory Docker Compose, playbooky Ansible, pracovní postupy GitHub Actions a řadu CI/CD systémů. Pokud jsou zdrojová data uložena v tabulkovém procesoru nebo exportu z databáze, převod CSV na YAML je nejrychlejší způsob, jak vygenerovat položky konfigurace, přípravky pro výchozí data nebo testovací vstupy pro tyto systémy.

Správný CSV-to-YAML převodník musí zvládnout pravidla parsování dle RFC 4180: uvozovaná pole obsahující čárky nebo konce řádků, escapované dvojité uvozovky a různé oddělovače. Na straně YAML musí být řetězce podobající se logickým hodnotám (yes, no, true, false), číslům nebo null uzavřeny do uvozovek, aby jim YAML parsery nepřiřadily nezamýšlené typy. Převodník by měl rovněž zpracovávat obsah v kódování Unicode a produkovat platný výstup v UTF-8, protože YAML 1.2 vyžaduje UTF-8 jako výchozí kódování.

Proč použít převodník CSV na YAML?

Ruční psaní YAML z dat tabulkového procesoru je zdlouhavé a náchylné k chybám. Špatně umístěné odsazení nebo neuvozovaný speciální znak produkuje neplatný YAML, který narušuje nasazení konfigurací nebo import dat. Tento převodník zparsuje CSV pole, namapuje záhlaví na klíče a vygeneruje správně odsazený a správně uvozovaný výstup YAML.

Případy použití CSV na YAML

Referenční přehled mapování CSV na YAML

Každý strukturální prvek CSV souboru má přímý protějšek v YAML.

CSV vs YAML

CSV je plochý, oddělovačem oddělený formát bez informací o typech nebo hierarchii. YAML je nadmnožina JSON, která pro vnořování používá odsazení, podporuje více datových typů a umožňuje komentáře. Volba závisí na tom, co očekává váš cílový nástroj.

Příklady kódu

Funkční příklady v Node.js, Pythonu, Go a nástrojích příkazové řádky. Každý čte záhlavní řádek CSV jako klíče YAML, mapuje každý datový řádek na položku sekvence a zajišťuje uvozování pro hodnoty s nejednoznačným typem.

import { parse } from 'csv-parse/sync'
import { stringify } from 'yaml'

const csv = `name,age,city
Alice,30,Berlin
Bob,25,"New York"`

const records = parse(csv, { columns: true, skip_empty_lines: true })
console.log(stringify(records))
// → - name: Alice
// →   age: "30"
// →   city: Berlin
// → - name: Bob
// →   age: "25"
// →   city: New York

// Vanilla JS (no dependencies)
function csvToYaml(csv) {
  const [headerLine, ...dataLines] = csv.trim().split('\n')
  const headers = headerLine.split(',')
  return dataLines.map(line => {
    const values = line.split(',')
    return headers.map((h, i) => `  ${h}: ${values[i] || ''}`).join('\n')
  }).map(block => `- ${block.trimStart()}`).join('\n')
}

import csv, io, yaml

csv_string = """name,age,city
Alice,30,Berlin
Bob,25,New York"""

reader = csv.DictReader(io.StringIO(csv_string))
data = list(reader)

# default_flow_style=False produces block-style YAML
print(yaml.dump(data, default_flow_style=False, sort_keys=False))
# → - age: '30'
# →   city: Berlin
# →   name: Alice
# → - age: '25'
# →   city: New York
# →   name: Bob

# Preserve insertion order with sort_keys=False (Python 3.7+)
# To type-cast numbers: data = [{k: int(v) if v.isdigit() else v ...}]

package main

import (
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"gopkg.in/yaml.v3"
	"strings"
)

func main() {
	input := "name,age,city
Alice,30,Berlin
Bob,25,New York"
	r := csv.NewReader(strings.NewReader(input))
	records, _ := r.ReadAll()
	headers := records[0]

	var data []map[string]string
	for _, row := range records[1:] {
		entry := make(map[string]string)
		for i, h := range headers {
			entry[h] = row[i]
		}
		data = append(data, entry)
	}

	out, _ := yaml.Marshal(data)
	fmt.Println(string(out))
	// → - age: "30"
	// →   city: Berlin
	// →   name: Alice
	// → - age: "25"
	// →   city: New York
	// →   name: Bob
}

# Using yq (https://github.com/mikefarah/yq)
# yq reads CSV with --input-format=csv
yq --input-format=csv --output-format=yaml '.' data.csv

# Using Miller (mlr) — converts between CSV, JSON, YAML, and more
mlr --icsv --oyaml cat data.csv

# Python one-liner for quick conversion
python3 -c "
import csv, sys, yaml
data = list(csv.DictReader(sys.stdin))
print(yaml.dump(data, default_flow_style=False, sort_keys=False))
" < data.csv

Časté dotazy