python操作csv文件

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本篇概述：csv文档操作及部分函数示例

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1、简介

1. CSV 模块是python内置的标准库

import csv # 引入方式

2. CSV格式的文件是电子表格和数据库最常见的输入输出文件格式，对了多种来源的CSV文件，编写一个统一的CSV模块来统一处理是极为有效率的。

2、函数介绍

1.csv.reader()

• 读取

• csvfile : 必须是可迭代对象，或者是文件

• dialect：编码风格，默认是 excel 风格；需要指定其他风格可查看csv.list_dialects()

  print(csv.list_dialects())
  # ['excel', 'excel-tab', 'unix']

• fmtparams：格式化参数，用于覆盖 dialect 指定的风格

import csv

with open('t.csv','r') as f:
    ls = csv.reader(f,dialect='excel')	# 默认是excel
    for l in ls:print(l)
# ['标题1', '标题2', '标题3', '标题4']
# ['1', '2', '3', '4']
# ['1', '1']

2.csv.writer()

• 写入
• 同csv.reader()

import csv

# w是写入,存在则覆盖,慎用
# 这里为了举例使用
with open('t.csv','w') as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerow([0,1])
    w.writerows([['John',18],['Joe',19]])

• writerow 单行写入
• writerows 多行写入

但是以上代码执行后存在一个问题：每次写入数据都会换行再写入

解决：

import csv

# w是写入,存在则覆盖,慎用
with open('t.csv','w',newline='') as f:
    w = csv.writer(f)
    w.writerow([0,1])
    w.writerows([['John',18],['Joe',19]])

结果：

分析：

• newline 参数是控制文本模式下( 即w、w+、a、a+等) 一行文本结束的字符，可以是None，\n，\t等

3.csv.list_dialects()

• 查看所有支持的编码风格，包括用户自定义的

import csv
print(csv.list_dialects())
# ['excel', 'excel-tab', 'unix']

4.csv.register_dialect(name, [dialect, ]**fmtparams)

• 创建自定义的 dialect
• name：自定义的 dialect 名字
• 其余的是dialect格式参数，包括：delimiter（分隔符，默认的就是逗号）、quotechar、quoting等

# 创建一个test1的dialect，分隔符用"|"
csv.register_dialect('test1',delimiter='|')


# 引用
with open('t.csv','r') as f:
    ls = csv.reader(f,'test1')
    pass

5.csv.unregister_dialect()

• name：dialect的名字

import csv

print(csv.list_dialects())
['excel', 'excel-tab', 'unix']
csv.register_dialect('test1',delimiter='|')
print(csv.list_dialects())
['excel', 'excel-tab', 'unix', 'test1']
csv.unregister_dialect('test1')
print(csv.list_dialects())
['excel', 'excel-tab', 'unix']

6.csv.DictWriter()

• 以字典形式写入
• csvfile：必须是可迭代对象，或者是文件
• fieldnames：字段名

import csv

with open('t.csv','w',newline='') as f:
    fileheader  = ['name','age']
    w = csv.DictWriter(f,fileheader)
    w.writeheader()
    data = [['Ame',18],['Jack',22],['Bob',26]]
    for d in data:
        w.writerow({'name':d[0],'age':d[1]})

结果：