（Python基础教程之十二）Python读写CSV文件

1. Python基础教程
2. 在SublimeEditor中配置Python环境
3. Python代码中添加注释
4. Python中的变量的使用
5. Python中的数据类型
6. Python中的关键字
7. Python字符串操作
8. Python中的list操作
9. Python中的Tuple操作
10. Pythonmax（）和min（）–在列表或数组中查找最大值和最小值
11. Python找到最大的N个（前N个）或最小的N个项目
12. Python读写CSV文件
13. Python中使用httplib2–HTTPGET和POST示例
14. Python将tuple开箱为变量或参数
15. Python开箱Tuple–太多值无法解压
16. Pythonmultidict示例–将单个键映射到字典中的多个值
17. PythonOrderedDict–有序字典
18. Python字典交集–比较两个字典
19. Python优先级队列示例

学习在Python中使用CSV文件。CSV（逗号分隔值）格式是电子表格和数据库中非常流行的导入和导出格式。Python语言包含该模块，该模块具有用于读取和写入CSV格式的数据的类。csv

目录

使用csv.reader（）

读取CSV文件使用csv.DictReader读取CSV

文件使用csv.writer（）写入CSV文件

引用

CSV方言

自定义CSV方言

Reading CSV file with csv.reader()

该csv.reader()方法返回一个reader对象，该对象将遍历给定CSV文件中的行。

假设我们有以下numbers.csv包含数字的文件：

6,5,3,9,8,6,7

以下python脚本从此CSV文件读取数据。

#!/usr/bin/python3

import csv
f = open('numbers.csv', 'r')
with f:
	reader = csv.reader(f)
	for row in reader:
		print(row)

在上面的代码示例中，我们打开了numbers.csv以读取并使用csv.reader()方法加载数据。

现在，假设CSV文件将使用其他定界符。（严格来说，这不是CSV文件，但是这种做法很常见。）例如，我们有以下items.csv文件，其中的元素由竖线字符（|）分隔：

pen|table|keyboard

以下脚本从items.csv文件读取数据。

#!/usr/bin/python3

import csv
f = open('items.csv', 'r')
with f:
	reader = csv.reader(f, delimiter="|")
	for row in reader:
		for e in row:
			print(e)

我们delimiter在csv.reader()方法中使用参数指定新的分隔字符。

Reading CSV file with csv.DictReader

该csv.DictReader班的运作就像一个普通的读者，但读入字典中的信息映射。

字典的键可以与fieldnames参数一起传递，也可以从CSV文件的第一行推断出来。

我们有以下values.csv文件：

min, avg, max
1, 5.5, 10

第一行代表字典的键，第二行代表值。

#!/usr/bin/python3

import csv
f = open('values.csv', 'r')
with f:
	reader = csv.DictReader(f)
	for row in reader:
		print(row)

上面的python脚本使用读取values.csv文件中的值csv.DictReader。

这是示例的输出。

$ ./read_csv3.py
{' max': ' 10', 'min': '1', ' avg': ' 5.5'}

Writing CSV file using csv.writer()

该csv.writer()方法返回一个writer对象，该对象负责将用户数据转换为给定文件状对象上的定界字符串。

#!/usr/bin/python3

import csv
nms = [[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]
f = open('numbers2.csv', 'w')
with f:
	writer = csv.writer(f)
	for row in nms:
		writer.writerow(row)

该脚本将数字写入numbers2.csv文件。该writerow()方法将一行数据写入指定的文件。

该脚本将产生以下文件（numbers2.csv）：

1,2,3,4,5,6 7,8,9,10,11,12

可以一次写入所有数据。该writerows()方法将所有给定的行写入CSV文件。

下一个代码示例将Python列表写入numbers3.csv文件。该脚本将三行数字写入文件。

#!/usr/bin/python3

import csv
nms = [[1, 2, 3], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
f = open('numbers3.csv', 'w')
with f:
	writer = csv.writer(f)
	writer.writerows(nms)

运行上述程序时，以下输出将写入numbers3.csv文件：

1,2,3 7,8,9 10,11,12

Quoting

可以在CSV文件中引用单词。Python CSV模块中有四种不同的引用模式：

• QUOTE_ALL —引用所有字段
• QUOTE_MINIMAL-仅引用那些包含特殊字符的字段
• QUOTE_NONNUMERIC —引用所有非数字字段
• QUOTE_NONE —不引用字段

在下一个示例中，我们向items2.csv文件写入三行。所有非数字字段都用引号引起来。

#!/usr/bin/python3

import csv
f = open('items2.csv', 'w')
with f:
	writer = csv.writer(f, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
	writer.writerows((["coins", 3], ["pens", 2], ["bottles", 7]))

该程序将创建以下items2.csv文件。引用项目名称，不引用数字表示的数量。

"coins",3
"pens",2
"bottles",7

CSV Dialects

尽管CSV格式是一种非常简单的格式，但还是有许多差异，例如不同的定界符，换行或引号字符。因此，有不同的CSV方言可用。

下一个代码示例将打印可用的方言及其特征。

#!/usr/bin/python3

import csv
names = csv.list_dialects()
for name in names:
	print(name)
	dialect = csv.get_dialect(name)
	print(repr(dialect.delimiter), end=" ")
	print(dialect.doublequote, end=" ")
	print(dialect.escapechar, end=" ")
	print(repr(dialect.lineterminator), end=" ")
	print(dialect.quotechar, end=" ")
	print(dialect.quoting, end=" ")
	print(dialect.skipinitialspace, end=" ")
	print(dialect.strict)

在csv.list_dialects()返回方言名称的列表和csv.get_dialect()方法返回与方言名称相关联的方言。

$ ./dialects.py
excel
',' 1 None '\r\n' " 0 0 0
excel-tab
'\t' 1 None '\r\n' " 0 0 0
unix
',' 1 None '\n' " 1 0 0

程序将打印此输出。有三个内置的方言excel，excel-tab和unix。

Custom CSV Dialect

在本教程的最后一个示例中，我们将创建一个自定义方言。使用该csv.register_dialect()方法创建自定义方言。

#!/usr/bin/python3

import csv
csv.register_dialect("hashes", delimiter="#")
f = open('items3.csv', 'w')
with f:
	writer = csv.writer(f, dialect="hashes")
	writer.writerow(("pencils", 2))
	writer.writerow(("plates", 1))
	writer.writerow(("books", 4))

该程序使用（＃）字符作为分隔符。使用方法中的dialect选项指定方言csv.writer()。

该程序将产生以下文件（items3.csv）：

pencils#2
plates#1
books#4

在本教程中，我们探索了Python csv模块，并介绍了一些在python中读写CSV文件的示例。

学习愉快！