alias.url += ( "/.well-known/acme-challenge" => "/home/letsencrypt/dehydrated/.acme-challenges" )cursor.execute("SELECT word FROM words WHERE word in (" + ','.join(['?']*len(wordlist)) + ");", wordlist)import csv
import json
# описываем преобразования типов
noop = lambda s: s #неизвестные поля оставляем строкой
transforms = {
#"FileName": str, #что нужно оставить строкой, можно не указывать
"terse_version_3": int,
"fio_version": str,
"jobname": str,
"read_runtime_ms": int,
# и так далее, для каждого поля
}
data = [] #список с данными из csv
with open('source.csv', 'rt', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=';')
#грузим строки из csv файла как словари
#первая строка файла определит имена колонок!
#настройки формата csv (разделитель и всё такое) - см. справку питона
for row in reader:
transformed_row = {}
for key, value in row.items():
transform = transforms.get(key, noop) #как преобразовывать?
try:
# преобразовываем строку в значение
transformed_row[key] = transform(value)
except: #что ты хочешь сделать с некорректными значениями?
transformed_row[key] = ""
data.append(transformed_row)
#структура данных готова, осталось сдампить в JSON
#если нужно вывести в файл
with open('result.json', 'wt', encoding='utf-8') as dst:
json.dump(data, dst, ensure_ascii=False)
#если нужна именно строка
data_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
Face recognition - это название для семейства технологий, если речь про конкретное ПО/библиотеку, назови её и дай ссылку.