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零基础也能看懂的python内置csv模块教程

时间:2022-03-01 00:08     来源/作者:梦想橡皮擦

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

零基础也能看懂的python内置csv模块教程

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})

零基础也能看懂的python内置csv模块教程

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的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://blog.csdn.net/hihell/article/details/121250076

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