AI biçim dönüştürmeleri (CSV ↔ JSON ↔ SQL) ve taşıma betikleri için uygun olmakla beraber, dönüştürme kuralları mekanik olduğu için. İçerik sağlamak olur doğru ve güvenli olmak için: şemalar, örnek satır ve açık güvenlik gereksinimleri.
AI biçim dönüştürmeleri (CSV ↔ JSON ↔ SQL) ve taşıma betikleri için uygun olmakla beraber, dönüştürme kuralları mekanik olduğu için. İçerik sağlamak olur doğru ve güvenli olmak için: şemalar, örnek satır ve açık güvenlik gereksinimleri.
import csv
# Source CSV: id,email,signup_date (signup_date may be blank)
# Target table: users(id INT, email TEXT NOT NULL, signup_date DATE NULL)
def csv_to_sql(path: str) -> list[str]:
statements = []
with open(path, newline="", encoding="utf-8") as f:
for row in csv.DictReader(f):
email = row["email"].strip()
if not email: # validate: skip invalid rows, don't insert garbage
continue
date = row["signup_date"].strip() or None
email_sql = email.replace("'", "''") # escape quotes to avoid broken SQL / injection
date_sql = f"'{date}'" if date else "NULL"
# ON CONFLICT makes it idempotent: re-running won't create duplicates
statements.append(
f"INSERT INTO users (id, email, signup_date) "
f"VALUES ({int(row['id'])}, '{email_sql}', {date_sql}) "
f"ON CONFLICT (id) DO NOTHING;"
)
return statements
Yorumlar önemli parçaları işaretler: validasyon (boş e-postaları atla), escaping (tırnak işaretleri) ve idempotency (ON CONFLICT DO NOTHING). AI'den üçünü de dahil etmesini isteyin — bunlar saf bir betiğin unuttuğu şeyler.
Veri taşımaları yüksek risklidir ve genellikle tek seferlik: çift ekleme yapan veya satırları düşüren bir betik geri alması pahalı olabilir. AI dönüştürmeyi yazımı hızlandırır, ancak güvenlik özellikleri — idempotency, validasyon ve kopya üzerinde dry-run — pazarlık edilemez. Oluşturulan betiği, okumanız ve test etmeniz gereken bir taslak olarak değerlendirin, asla gerçek verilere karşı kör olarak çalıştırmak için bir şey değildir.