CSV to YAML

CSV से YAML रूपांतरण क्या है?

CSV से YAML रूपांतरण, comma-separated tabular डेटा को YAML (YAML Ain't Markup Language) फ़ॉर्मैट में बदलता है। CSV फ़ाइल की प्रत्येक पंक्ति एक YAML अनुक्रम (sequence) में एक entry बन जाती है, और प्रत्येक कॉलम हेडर एक YAML मैपिंग में एक key बन जाता है। परिणाम एक मानव-पठनीय, इंडेंटेशन-आधारित दस्तावेज़ होता है जिसे कॉन्फ़िगरेशन उपकरण और डेटा पाइपलाइन बिना किसी अतिरिक्त स्कीमा फ़ाइल के सीधे पार्स कर सकते हैं।

YAML को पहली बार 2001 में प्रस्तावित किया गया था और यह 2009 में अपने वर्तमान विनिर्देश (YAML 1.2) तक पहुँचा। यह Kubernetes manifests, Docker Compose फ़ाइलों, Ansible playbooks, GitHub Actions workflows, और अनेक CI/CD प्रणालियों के लिए डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन फ़ॉर्मैट है। जब आपका स्रोत डेटा किसी स्प्रेडशीट या डेटाबेस निर्यात में हो, तो CSV से YAML में बदलना इन प्रणालियों के लिए कॉन्फ़िग प्रविष्टियाँ, seed data fixtures, या परीक्षण इनपुट तैयार करने का सबसे तेज़ तरीका है।

एक सही CSV से YAML कनवर्टर को RFC 4180 के पार्सिंग नियमों का पालन करना होता है: अल्पविराम या नई लाइन वाले उद्धृत फ़ील्ड, escaped double quotes, और अलग-अलग delimiter। YAML पक्ष पर, जो मान बूलियन (yes, no, true, false), संख्या, या null जैसे दिखते हैं, उन्हें उद्धृत करना होता है ताकि YAML पार्सर उन्हें अनपेक्षित प्रकारों में न बदल दे। कनवर्टर को Unicode सामग्री संभालनी चाहिए और वैध UTF-8 आउटपुट देनी चाहिए, क्योंकि YAML 1.2 के अनुसार UTF-8 डिफ़ॉल्ट एन्कोडिंग है।

CSV से YAML कनवर्टर का उपयोग क्यों करें?

स्प्रेडशीट डेटा से हाथ से YAML लिखना धीमा और त्रुटि-प्रवण है। एक गलत इंडेंट या बिना उद्धरण चिह्न वाला विशेष वर्ण अमान्य YAML बना देता है जो कॉन्फ़िग परिनियोजन या डेटा आयात को विफल कर देता है। यह कनवर्टर CSV फ़ील्ड पार्स करता है, हेडर को कुंजियों से मैप करता है, और उचित रूप से इंडेंटेड, सही उद्धृत YAML आउटपुट तैयार करता है।

CSV से YAML के उपयोग के मामले

CSV से YAML मैपिंग संदर्भ

CSV फ़ाइल के प्रत्येक संरचनात्मक तत्व का YAML में एक सीधा समकक्ष होता है।

CSV बनाम YAML

CSV एक सपाट, delimiter से अलग फ़ॉर्मैट है जिसमें कोई प्रकार जानकारी या पदानुक्रम नहीं होता। YAML, JSON का एक superset है जो नेस्टिंग के लिए इंडेंटेशन का उपयोग करता है, अनेक डेटा प्रकारों का समर्थन करता है, और टिप्पणियों की अनुमति देता है। चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आपका अगला उपकरण किसे अपेक्षित करता है।

कोड उदाहरण

Node.js, Python, Go और CLI उपकरणों में कार्यशील उदाहरण। प्रत्येक CSV हेडर पंक्ति को YAML कुंजियों के रूप में पढ़ता है, प्रत्येक डेटा पंक्ति को एक अनुक्रम प्रविष्टि से मैप करता है, और प्रकार-अस्पष्ट मानों के लिए उद्धरण चिह्न लगाता है।

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

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न