Trabalhando com CSV em TypeScript: bibliotecas e exemplos de código

Trabalhando com CSV em TypeScript: guia completo

CSV (Comma-Separated Values) — um dos formatos mais populares para troca de dados tabulares. Em TypeScript (e JavaScript) existem várias bibliotecas poderosas para parsing, geração e processamento de arquivos CSV. Neste artigo, veremos as principais ferramentas, suas capacidades e daremos exemplos práticos.

Por que usar bibliotecas para CSV?

Os recursos nativos do JavaScript (por exemplo, split(',')) não consideram casos complexos:

• Aspas escapadas e vírgulas dentro de campos
• Separadores diferentes (ponto e vírgula, tabulação)
• Codificações diferentes e BOM
• Valores multilinha
• Tipos diferentes de final de linha (CRLF, LF)

Bibliotecas profissionais resolvem todos esses problemas e fornecem uma API conveniente para trabalhar com dados.

1. csv-parse — parsing de CSV em Node.js e navegador

csv-parse — faz parte do ecossistema csv.js, uma das bibliotecas de parsing mais populares. Funciona tanto em Node.js quanto no navegador (via bundler).

Instalação

npm install csv-parse

Exemplo de uso com TypeScript

import { parse } from 'csv-parse/sync';import { readFileSync } from 'fs';

interface User {    id: number;    name: string;    email: string;}

const csvData = readFileSync('users.csv', 'utf-8');const records: User[] = parse(csvData, {    columns: true,          // primeira linha — cabeçalhos    skip_empty_lines: true,    delimiter: ',',    cast: (value, context) => {        if (context.column === 'id') return parseInt(value, 10);        return value;    }});

console.log(records);

2. PapaParse — parser universal para navegador e Node.js

PapaParse — é uma biblioteca com excelente suporte para arquivos grandes (processamento em streaming), detecção automática de delimitador e amplas opções de configuração.

Instalação

npm install papaparse

Exemplo com tipagem de resultados

import Papa from 'papaparse';

interface Product {    sku: string;    price: number;    quantity: number;}

const csvString = `sku,price,quantityABC-001,29.99,100ABC-002,49.50,50`;

const result = Papa.parse<Product>(csvString, {    header: true,    dynamicTyping: true,  // conversão automática de tipos    skipEmptyLines: true});

if (result.errors.length > 0) {    console.error('Erros de parsing:', result.errors);} else {    result.data.forEach(product => {        console.log(`Produto ${product.sku}: ${product.price} R$`);    });}

3. csv-stringify — geração de CSV a partir de dados

Para a tarefa inversa — criar CSV a partir de arrays de objetos — use csv-stringify. Ele também faz parte do ecossistema csv.js.

Instalação

npm install csv-stringify

Exemplo de geração de CSV

import { stringify } from 'csv-stringify/sync';import { writeFileSync } from 'fs';

interface Order {    orderId: number;    customer: string;    total: number;}

const orders: Order[] = [    { orderId: 1001, customer: 'Ivan Petrov', total: 1500.50 },    { orderId: 1002, customer: 'Maria Sidorova', total: 2300.00 },    { orderId: 1003, customer: 'Alexei Ivanov', total: 890.75 }];

const csvOutput = stringify(orders, {    header: true,    columns: ['orderId', 'customer', 'total']});

writeFileSync('orders.csv', csvOutput, 'utf-8');console.log('Arquivo CSV criado com sucesso');

4. Tratamento de erros e validação de dados

Ao trabalhar com CSV, é importante tratar os erros corretamente. Vejamos um exemplo com verificação de dados:

import Papa from 'papaparse';

interface ValidatedRow {    isValid: boolean;    errors: s