Python：csv 库高级用法举例和应用详解

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Python：csv库高级用法举例和应用详解

模块介绍

Python 的 csv 模块是标准库的一部分，自带于所有 Python 3 发行版中，无需额外安装。csv 模块提供用于读取和写入 CSV（Comma Separated Values）文件的类和方法。CSV 文件是一种广泛用于数据交换的文本格式，特别是在表格数据的传输中。

csv 模块适配所有 Python 3 版本，确保了其在数据处理任务中的一致性和可靠性。通过简单的接口和灵活的参数配置，用户可以轻松处理不同格式和复杂度的 CSV 文件。

应用场景

csv 模块主要用于以下应用场景：

  1. 数据导入和导出：从 Excel 和数据库系统导出数据并导入到 Python 进行处理，或将处理后的数据导出为 CSV 文件以便共享或存储。
  2. 数据清理和转换：使用 csv 模块可以方便地对数据进行清洗、过滤和格式转换，例如去除空行、修改字段格式等。
  3. 数据分析和报告生成：读取 CSV 文件后，可以进行数据分析、统计计算并生成各类报告。
  4. 配置文件处理：简单的配置数据常以 CSV 格式存储，通过 csv 模块可以快速读取和解析这些配置。

安装说明

csv 模块是 Python 标准库的一部分，默认随 Python 3 一起安装，无需单独安装。您只需确保已安装 Python 3，然后在代码中导入 csv 模块即可。

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import csv  # 导入csv模块

用法举例

示例一：读取 CSV 文件

假设我们有一个简单的 CSV 文件 data.csv，内容如下：

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name,age,city
John Doe,28,New York
Jane Smith,34,Los Angeles
Emily Jones,22,Chicago

我们想读取这个 CSV 文件并将数据打印出来。

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import csv  # 导入csv模块

# 读取CSV文件并打印每行数据
with open('data.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file:  # 打开CSV文件
    csv_reader = csv.reader(file)  # 创建CSV读取对象
    header = next(csv_reader)  # 读取并打印表头
    print(f'Header: {header}')
    for row in csv_reader:  # 逐行读取数据
        print(f'Row: {row}')

示例二：写入 CSV 文件

我们需要将一些数据写入一个新的 CSV 文件 output.csv，数据如下：

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data = [
    ['name', 'age', 'city'],
    ['Alice Brown', 29, 'San Francisco'],
    ['Bob Smith', 23, 'Denver'],
    ['Charlie Johnson', 45, 'Houston']
]

代码如下：

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import csv  # 导入csv模块

data = [
    ['name', 'age', 'city'],  # 表头
    ['Alice Brown', 29, 'San Francisco'],  # 数据行
    ['Bob Smith', 23, 'Denver'],  # 数据行
    ['Charlie Johnson', 45, 'Houston']  # 数据行
]

# 将数据写入CSV文件
with open('output.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:  # 打开文件，写模式
    csv_writer = csv.writer(file)  # 创建CSV写入对象
    for row in data:  # 逐行写入数据
        csv_writer.writerow(row)

示例三：使用字典来读取和写入 CSV 文件

有时候，我们希望能通过列名来访问数据，这时可以使用 DictReader 和 DictWriter。

读取 data.csv 文件，并通过列名访问数据：

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import csv  # 导入csv模块

# 使用DictReader通过列名读取CSV文件
with open('data.csv', mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file:  # 打开CSV文件
    csv_dict_reader = csv.DictReader(file)  # 创建CSV字典读取对象
    for row in csv_dict_reader:  # 逐行读取数据
        print(f"{row['name']} is {row['age']} years old and lives in {row['city']}.")

写入 output_dict.csv 文件，数据如下：

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data = [
    {'name': 'David Lee', 'age': 39, 'city': 'Miami'},
    {'name': 'Emma Davis', 'age': 25, 'city': 'Seattle'},
    {'name': 'Frank Harris', 'age': 33, 'city': 'Portland'}
]

代码如下：

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import csv  # 导入csv模块

# 数据列表
data = [
    {'name': 'David Lee', 'age': 39, 'city': 'Miami'},  # 字典形式的数据
    {'name': 'Emma Davis', 'age': 25, 'city': 'Seattle'},  # 字典形式的数据
    {'name': 'Frank Harris', 'age': 33, 'city': 'Portland'}  # 字典形式的数据
]

# 将数据写入CSV文件
with open('output_dict.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:  # 打开文件，写模式
    fieldnames = ['name', 'age', 'city']  # 定义列名
    csv_dict_writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)  # 创建CSV字典写入对象
    csv_dict_writer.writeheader()  # 写入表头
    for row in data:  # 逐行写入数据
        csv_dict_writer.writerow(row)

结论

Python 的 csv 模块是处理 CSV 文件的强大工具，通过本文的详细介绍和实例，读者应能掌握在不同场景下使用 csv 模块的技巧。它不仅易学易用，而且功能强大，可以满足大部分 CSV 数据处理的需求。

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