零基础也能看懂的python内置csv模块教程

目录

• csv（Comma-Separated Values）文件是什么？
• python 中的 csv 文件清晰解法
• 读取文件
• 写入文件
• csv 文件其它说明

csv（Comma-Separated Values）文件是什么？

它是一种文件格式，一般也被叫做逗号分隔值文件，可以使用 Excel 软件或者文本文档打开 。
其中数据字段用半角逗号间隔（也可以使用其它字符），使用 Excel 打开时，逗号会被转换为分隔符。
csv 文件是以纯文本形式存储了表格数据，并且在兼容各个操作系统。

例如下面的文本，在 excel 中就以表格的形式存在。

sid,name,age
10010,橡皮擦,18
10086,发量迷人的乔喻,19
10000,各位博主,20

下面就对 python 内置模块 csv 的用法进行简单的说明。

python 中的 csv 文件清晰解法

读取文件

使用 csv.reader() 读取 csv 文件内容。

import csv  # 模块导入

with open('aa.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
	# <_csv.reader object at 0x00000000020918D0>
    reader = csv.reader(f)
    for r in reader:
        print(r)

其中 csv.reader() 方法的原型如下所示：

csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)

其中的参数 csvfile 可以是任何对象，但要求该对象是一个迭代器，所以文件对象和列表对象都可以传入，如果是文件对象，还要求打开它时携带参数 newline='' 。后面的参数保持默认即可。

第二种方式是使用 DictReader 类，该类实现的效果与 reader() 方法一致，也是接收可迭代对象，返回生成器，差异是将返回的结果放到了一个字典的值内，字典的键就是单元格的标题。并且这样输出的函数是，不需要单独处理 csv 的列头行了。

import csv  # 模块导入
with open('aa.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for r in reader:
        print(r)

输出内容：

OrderedDict([('sid', '10010'), ('name', '橡皮擦'), ('age', '18')])
OrderedDict([('sid', '10086'), ('name', '发量迷人的乔喻'), ('age', '19')])
OrderedDict([('sid', '10000'), ('name', '各位博主'), ('age', '20')])

写入文件

csv 文件写入用到的模块方法是 csv.writer()，该方法的原型如下：

csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)

最基本的写入：

import csv
with open('abc.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    w = csv.writer(csvfile)
    # 写入列头
    w.writerow(["sid", "name", "age"])
    w.writerow(["10010", "橡皮擦", "18"])
    w.writerow(["10086", "发量迷人的乔喻", "18"])

这时如果你在打开文件时，缺少了 newline=''，那写入 csv 文件内容之后，会出现多余的换行。
除此之外，我们写入 csv 文件的时候，可以启用 dialect（方言）参数。例如使用 | 作为列的分隔符。
此时的文件写入代码写成下述内容：

class my_dialect(csv.Dialect):
    lineterminator = '\r\n'
    delimiter = ';'
    quotechar = '"'
    quoting = csv.QUOTE_MINIMAL
with open('abc.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    w = csv.writer(csvfile, dialect=my_dialect)
    # 写入列头
    w.writerow(["sid", "name", "age"])
    w.writerow(["10010", "橡皮擦", "18"])
    w.writerow(["10086", "发量迷人的乔喻", "18"])

上述代码定义了一个新的类 my_dialect，并使其继承 csv.Dialect 类，重写了其中的部分字段。

delimiter：分隔字符，默认为 ,；

lineterminator：writer 方法写入数据时，每行的结尾字符，默认为 \r\n；

quotechar：单字符，用于包裹具有特殊字符的字段，例如 定界符，引号字符，换行符，默认是 "；

quoting：控制 writer 何时生成引号，以及 reader 何时识别引号，默认是 QUOTE_MINIMAL，其余几个值分别是

QUOTE_ALL（全部加引号），

QUOTE_MINIMAL（特定情况加），

QUOTE_NONNUMERIC（所有非数字加），

QUOTE_NONE（都不加）；

Writer 对象的方法说明：

csvwriter.writerow(row)：写入单行；

csvwriter.writerows(rows)：写入多行

import csv  # 模块导入

csv_headers = ['name', 'age']
rows = [('橡皮擦', 18),
        ('发量迷人的乔喻', 19),
        ('各位博主', 20)]

with open('./aa.csv', 'w', encoding='utf-8',newline='') as f:
    csv_file = csv.writer(f)
    csv_file.writerow(csv_headers)  # 写入头
    csv_file.writerows(rows)

与 DictReader 类使用方法差不多，还存在一个 DictWriter 类，该类将以字段格式写入 csv 文件字段。

import csv

with open('abc.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    w = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=['sid', 'name', 'age'])
    w.writeheader()  # 写入列头
    w.writerow({'sid': '10010', 'name': '橡皮擦', 'age': 18})
    w.writerow({'sid': '10010', 'name': '橡皮擦', 'age': 18})
    w.writerow({'sid': '10010', 'name': '橡皮擦', 'age': 18})

上述代码尤其注意 fieldnames 参数是必填参数，表示的是列头，并且在写入正式数据前，需使用 w.writeheader() 写入列头。

csv 文件其它说明

关于 csv 方言，可以使用 csv.register_dialect 方法将 name 与 dialect 关联起来，核心含义相当于给 dialect 起了一个别名。删除也比较简单，使用 csv.unregister_dialect(name) 即可。csv.list_dialects() 返回已经注册的方言名称，你可以在电脑上做一下测试，查看 Python 环境中提供的几种方言。

import csv

csv.register_dialect('ca', delimiter='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
with open('abc.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    w = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=['sid', 'name', 'age'], dialect='ca')
    w.writeheader()  # 写入列头
    w.writerow({'sid': '10010', 'name': '橡皮擦', 'age': 18})
    w.writerow({'sid': '10010', 'name': '橡皮擦', 'age': 18})
    w.writerow({'sid': '10010', 'name': '橡皮擦', 'age': 18})

csv 模块还提供了 csv.Sniffer 类，用于推断 csv 文件的格式，其存在两个方法：

sniff(sample, delimiters=None)：分析并返回一个 dialect 子类，可以分析出格式参数；

has_header(sample)：分析 csv 文件是否存在标题。

以上就是零基础也能看懂的python内置csv模块详解的详细内容，更多关于的python内置模块csv的资料请关注我们其它相关文章！