什么是csv格式逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。 CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔； 每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。 所有记录都有完全相同的字段序列，通常都是纯文本文件。 建议用nodepad++、sublime等编辑器进行编辑。 csv格式规则开头是不留空，以行为单位。 可含或不含列名，含列名则居文件第一行。 一行数据不跨行，无空行。 以半角逗号（即,）作分隔符，列为空也要表达其存在。 列内容如存在半角引号（即"），替换成半角双引号（""）转义，即用半角引号（即""）将该字段值包含起来。 文件读写时引号，逗号操作规则互逆。 内码格式不限，可为 ASCII、Unicode 或者其他。 不支持特殊字符
Python csv模块csv模式是python内置的标准模块，用于读写csv格式的文件。 在csv模块中提供了reader、writer来读写csv格式的文件，下面我们一起看下这个两个函数使用示例。 示例功能： 先使用writer函数写一个csv文件 使用reader函数读取上述步骤写的csv文件内容，并在console中输出
#-*- coding:utf-8 -*-
__author__ = "苦叶子"
import csv
if __name__ == "__main__":
print("python csv文件写读操作示例")
# 写csv文件
print("写入一些简单数据到csv_data.csv文件中")
with open('csv_data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
spamwriter = csv.writer(csvfile, # 为打开要写的文件对象
delimiter=',' # 分隔符
)
spamwriter.writerow(['csv_demo'] * 5 + ['DeepTest'])
spamwriter.writerow(['hello',
'Study Python3', 'Auto Testing'])
csvfile.close()
print("读取csv_data.csv问内容")
with open('csv_data.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f, delimiter=',')
for row in reader:
print("row的类型： ", type(row))
print(row)
# 遍历每行中每个数据项
for data in row:
print(data, " ")
f.close() 在Python csv模块中还提供了另外一种方式来读写csv文件，就是通过字典方式来读写，其提供的主要方法为：DictReader、DictWriter，下面我们一起一个基本的示例，大家可以根据这个示例与上面的示例进行对比，看看有什么不同。 #-*- coding:utf-8 -*-
__author__ = "苦叶子"
import csv
if __name__ == "__main__":
print("python csv文件字典写读操作示例")
# 写csv文件
print("写入一些简单数据到csv_dict_data.csv文件中")
with open('csv_dict_data.csv', 'w') as csvfile:
# 写csv头
fieldnames = ['first_name', 'last_name']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
# 写csv内容
writer.writerow({'first_name': 'Baked',
'last_name': 'Beans'})
writer.writerow({'first_name': 'Lovely',
'last_name': 'Spam'})
writer.writerow({'first_name': 'Wonderful',
'last_name': 'Spam'})
print("读取csv_dict_data.csv问内容")
with open('csv_dict_data.csv') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
# 遍历每行中的数据
print(row['first_name'], row['last_name']) 小结本文介绍了csv读写的两种方式，大家可以仔细比对二者的区别，掌握其应用场景。
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