CSV-Struktur und Datenregeln validieren.
Prüfe sowohl die Dateistruktur als auch das erwartete Schema. Auch eine korrekt aufgebaute CSV kann fehlende Felder oder Werte des falschen Typs enthalten.
Passe den Ablauf an deine Aufgabe an.
Parse die Datei mit dem angegebenen Trennzeichen und der Kodierung, bevor du Pflichtüberschriften, Feldanzahl je Zeile und Spaltenregeln prüfst. Gib jedes Problem mit Zeilen- oder Datensatzverweis, ursprünglichem Wert und verletzter Regel zurück. Trenne Syntaxbefunde von Befunden zur Datenqualität.
- Was du bereitstellst
- CSV und erforderliches Schema.
- Was du erhältst
- Fehlerhaft aufgebaute Zeilen, Typkonflikte und fehlende Pflichtwerte.
Sieh dir Eingabe und Ergebnis an.
Beispielhafte Ein- und Ausgabe · ein Lehrbeispiel, kein tatsächlicher WebAct-Durchlauf
Beispiel Eingabe
CSV schema: id is required; quantity must be a nonnegative integer. Header is record 1. id,quantity A1,2 A2,many
Vollständiges Beispiel
Structure: two columns per record; required headers present. Record 3, id A2, quantity "many": fails nonnegative-integer rule. Record 2, id A1, quantity 2: passes. Original values retained; one record needs correction.
Lade diese Eingabe in den Prompt und kopiere ihn zum Ausprobieren nach WebAct. Dein Ergebnis kann vom Beispiel abweichen.
Entscheidungen und Fehlerbehebung.
Bedeutet gültige CSV-Syntax, dass jede Zeile mein Schema erfüllt?
Nein. Eine Datei kann korrekt geparst werden und dennoch ungültige Datumswerte, fehlende Schlüssel oder Text in Zahlenfeldern enthalten.
Warum scheint eine Adresse in Anführungszeichen zusätzliche Spalten zu erzeugen?
Ein Parser muss Trennzeichen in Anführungszeichen und eingebettete Zeilenumbrüche berücksichtigen. Jede Zeile an Kommas aufzuteilen reicht nicht aus.
Probiere es mit deiner eigenen Quelle.
Ersetze das Beispiel im Aufgaben-Prompt durch dein Material. Behalte nötige Anforderungen bei und kopiere die Aufgabe nach WebAct.
Aufgabe anpassen und kopieren ↑