1. 现象

读写一个 CSV 格式的文件

2. 原因分析

• 无

3. 问题解决

对于大多数的 CSV 格式的数据读写问题，都可以使用 csv 库，常见的例子：

Output.csv内容

import csv

with open('Output.csv', newline='') as f_obj:
    c_reader = csv.reader(f_obj)
    headers = next(c_reader)
    for line in c_reader:
        print(line)

"""
['A', 'B', 'C']
['1', '2', '3']
['第', '一', '个']
"""

在上边的代码中，line 是一个序列 list，如果需要访问某个字段，可以使用下标的方式访问 line[0]

由于下标访问通常会引起混淆，可以考虑使用命名元组

import csv
from collections import namedtuple

with open('Output.csv', newline='') as f_obj:
    c_reader = csv.reader(f_obj)
    headers = next(c_reader)
    Line = namedtuple('Line', headers)
    for i_line in c_reader:
        line = Line(*i_line)
        print(line)
        print(line.行中)

"""
Line(行首='A', 行中='B', 行尾='C')
B
Line(行首='1', 行中='2', 行尾='3')
2
Line(行首='第', 行中='一', 行尾='个')
一
"""

namedtuple 允许使用列名如 row.行首 和 row.行中 代替下标访问。需要注意的是这个只有在列名是合法的 Python 标识符的时候才生效。如果不是的话，可能需要修改原始的列名 (如将非标识符字符替换成下划线之类的)

另外一个选择就是将数据读取到一个字典序列中去。可以这样做：

with open('Output.csv', newline='') as f_obj:
    c_reader = csv.DictReader(f_obj)
    for line in c_reader:
        print(line['行中'])

"""
B
2
一
"""

在这个版本中，可以使用列名去访问每一行的数据了。比如， row['行中'] 或者 row['行首']

为了写入 CSV 数据，也可以使用 csv 模块，不过这时候先创建一个 writer 对象

headers = ['行首', '行中', '行尾']
data = [
    ('A', 'B', 'C'),
    [1, 2, 3],
    ('第', '一', '个'),
]

# newline = '' 保证Windows下不会换行
with open('Input.csv', 'w', newline='') as f_obj:
    w_csv = csv.writer(f_obj)
    w_csv.writerow(headers)
    w_csv.writerows(data)

如果不添加 newline = '' ，则Windows下会换行

headers = ['行首', '行中', '行尾']
data = [
    ('A', 'B', 'C'),
    [1, 2, 3],
    ('第', '一', '个'),
]

with open('Input.csv', 'w') as f_obj:
    w_csv = csv.writer(f_obj)
    w_csv.writerow(headers)
    w_csv.writerows(data)

如果有一个字典序列的数据，可以像这样做

headers = ['行首', '行中', '行尾']
data = [
    {'行首': 'A', '行中': 'B', '行尾': 'C'},
    {'行首': 1, '行中': 2, '行尾': 3},
    {'行首': '第', '行中': '一', '行尾': '个'},
]

with open('Input.csv', 'w', newline='') as f_obj:
    w_csv = csv.DictWriter(f_obj, fieldnames=headers)
    w_csv.writeheader()
    w_csv.writerows(data)

应该总是优先选择 csv 模块分割或解析 CSV 数据,例如，你可能会像编写类似下面这样的代码

with open('Output.csv', newline='') as f_obj:
    for line in f_obj:
        row = line.split(',')
        print(row)

使用这种方式的一个缺点就是仍然需要去处理一些棘手的细节问题。比如

• 如果某些字段值被引号包围，你不得不去除这些引号
• 如果一个被引号包围的字段碰巧含有一个逗号，那么程序就会因为产生一个错误大小的行而出错

默认情况下， csv 库可识别 Microsoft Excel 所使用的 CSV 编码规则。这或许也是最常见的形式，并且也会给你带来最好的兼容性。然而，如果你查看 csv 的文档，就会发现有很多种方法将它应用到其他编码格式上 (如修改分割字符等)。例如，如果你想读取以 tab 分割的数据，可以这样做

with open('Output.csv', newline='') as f_obj:
    c_reader = csv.reader(f_obj, delimiter='\t')
    headers = next(c_reader)
    for line in c_reader:
        print(line)

如果正在读取 CSV 数据并将它们转换为命名元组，需要注意对列名进行合法性认证。例如，一个 CSV 格式文件有一个包含非法标识符的列头行，类似下面这样：

import re

with open('Output.csv') as f_obj:
    c_csv = csv.reader(f_obj)
    headers = [re.sub('[^a-zA-Z_]', '_', header) for header in next(c_csv) ]
    Line = namedtuple('Line', headers)
    for i_line in c_csv:
        row = Line(*i_line)

如果含有非法标识符，会导致在创建一个命名元组时产生一个 ValueError 异常而失败。为了解决这问题，你可能不得不先去修正列标题。例如，可以像上面这样在非法标识符上使用一个正则表达式替换，当然这里是很简单的替换，更加有效的判断需要单独写函数

还有重要的一点需要强调的是， csv 产生的数据都是字符串类型的，它不会做任何其他类型的转换。如果需要做这样的类型转换，必须自己手动去实现

先更改Input.csv数据内容为：

col_types = [str, int, str]

with open('Input.csv', newline='') as f_obj:
    c_csv = csv.reader(f_obj)
    headers = next(c_csv)
    for line in c_csv:
        row = tuple(convert(value) for convert, value in zip(col_types, line))
        print(row)

"""
('A', 1, 'C')
('1', 2, '3')
('第', 3, '个')
"""

col_types = [
    ('行首', str),
    ('行中', int),
    ('行尾', str),
]

with open('Input.csv', newline='') as f_obj:
    c_csv = csv.DictReader(f_obj)
    for line in c_csv:
        line.update((key, convert(line[key])) for key, convert in col_types)
        print(line)

"""
OrderedDict([('行首', 'A'), ('行中', 1), ('行尾', 'C')])
OrderedDict([('行首', '1'), ('行中', 2), ('行尾', '3')])
OrderedDict([('行首', '第'), ('行中', 3), ('行尾', '个')])
"""

通常来讲，我们可能并不想过多去考虑这些转换问题。

但在实际情况中， CSV 文件都或多或少有些缺失的数据，被破坏的数据以及其它一些转换失败的问题。因此，除非你的数据确实有保障是准确无误的，否则你必须考虑这些问题 (你可能需要增加合适的错误处理机制)

最后，如果读取 CSV 数据的目的是做数据分析和统计的话，我们可以看一看 Pandas 包。 Pandas 包含了一个非常方便的函数叫 pandas.read_csv() ，它可以加载 CSV 数据到一个 DataFrame 对象中去。然后利用这个对象我们就可以生成各种形式的统计、过滤数据以及执行其他高级操作。

4. 错误经历

• 无