CSV 处理器

欢迎来到你的真实世界毕业特训。

在之前的章节中，你的数据总是完美无瑕的。但在**办公室 (Office)**里，数据往往是一团糟的。作为架构师，你很大一部分工作是确保系统在遇到坏数据时不会崩溃。

什么是 CSV？ (What is a CSV?)

CSV (逗号分隔值, Comma-Separated Values) 是导出电子表格（如 Excel）的标准格式。它本质上只是一个纯文本文件，每一行代表表格的一行，列与列之间用逗号 , 隔开。

例如: 101,Alice,Engineering,8500

索引 0: 101 (工号)
索引 1: Alice (姓名)
索引 2: Engineering (部门)
索引 3: 8500 (薪资)

CSV 原理图解

挑战：容错性 (Fault Tolerance)

财务部发来了 salaries.csv。你需要读取它，从第 4 列（索引为 3）中提取薪资，并将它们全部加总到 total_payroll 中。

陷阱: 这个文件被“污染”了。它包含空行、缺失的薪资，以及用英文单词拼写而不是数字表示的薪资（如果你试图用 int() 转换它们，将会引发 ValueError）。

你的任务

读取文件

打开 salaries.csv。务必记得使用 next(file) 跳过表头那一行！

解析行数据

循环遍历文件。去掉首尾空白，并使用 .split(',') 按逗号分割字符串。

最高防御

使用 try...except ValueError: 代码块。尝试将薪资转换为 int 并加入 total_payroll。如果转换失败（或者该行数据不完整/空行），你要优雅地 continue 到下一行，绝对不能让程序崩溃！

参考答案

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参考答案：

通过捕获异常，我们防止了一行错误数据毁掉整个数据流水线。这就是架构师的思维。

total_payroll = 0

with open('salaries.csv', 'r') as file:
  next(file) # 跳过表头
  
  for line in file:
      clean_line = line.strip()
      
      # 跳过完全空荡荡的行
      if not clean_line:
          continue
          
      parts = clean_line.split(',')
      
      # 防御启动！尝试解析，优雅失败。
      try:
          salary_str = parts[3]
          salary = int(salary_str)
          total_payroll += salary
      except (ValueError, IndexError):
          # 同时捕获坏数字和甚至没有第4列的残缺行
          print(f"Skipping bad data row: {clean_line}")

print("Total Valid Payroll:", total_payroll)