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python csv模块  

# CSV以纯文本存储数和文本。文件的每一行就代表一条数据,每条记录包含由逗号分隔一个或多个属性值。 

1.说明：1) 默认读写用逗号做分隔符(delimiter),双引号作引用符(quotechar)2) 用writer写数据None被写成空字符串,浮点型调用repr()转化成字符串。非字符串型数据被str()成字符串存储。3) open函数   import locale ; locale.getpreferredencoding()# 查看本地编码'cp936'   open('some.csv', newline='', encoding='utf-8')     # 使用系统默认编码将文件解码为unicode可使用不同的编码解码文件     # 如果newline=''没有指定,嵌入引用字段内换行符将不会被正确地解释4)RFC 4180 提供了一些标准：     # 内容为纯文本;包含记录     # 每条记录是用单个分隔字符将各属性分隔     # 每条记录的属性序列是相同的pandas可以通过PyPI的 pip安装 。 

2.模块内容 2.1模块常量：引用约定quoting=csv.QUOTE_MINIMAL =0 # writer对象只引用那些包含特殊字符quoting=csv.QUOTE_ALL=1      # writer对象引用所有字段                             # 如字段分隔符,quotechar或任何字符 lineterminator。quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC=2 # writer对象引用所有非数字字段。                               # 指示读者将所有非引用字段转换为float类型。quoting=csv.QUOTE_NONE=3,escapechar='$'# writer对象不引用字段                                       # 如未设置escapechar错误抛出；指示reader不对引号字符执行特殊处理。 

2.21.函数：csv.reader(f,dialect ='excel',** fmtparams )# 返回一个读取器对象,它将迭代给定csv文件中的行。    # 属性：      csv.reader().dialect      csv.reader().line_numcsv.writer(f,dialect ='excel',** fmtparams ) # 返回一个编写器对象,负责将用户的数据转换为给定类文件对象上的分隔字符串    # 属性方法：      writer.writerow      writer.writerows      writer.dialectcsv.DictReader()#字典读    # 方法：      csv.DictReader().__next__()# 称之为next(reader)    # 属性：      csvreader.dialect   # 解析器使用的方言的只读描述。      csvreader.line_num  # 从源迭代器读取的行数。这与返回的记录数不同,因为记录可以跨越多行。      csvreader.fieldnames# 从文件中读取第一条记录时初始化此属性csv.DictWriter()    # 方法：      csvwriter.writerow(row)  # 将row写入writer的文件对象,根据当前方言进行格式化。支持迭代      csvwriter.writerows(rows)# 将行中的所有元素写入编写器的文件对象,并根据当前方言进行格式化。支持迭代      DictWriter.writeheader() # 公共方法：用字段名称写一行    # 属性：      csvwriter.dialect        # 使用的方言只读描述 

2.22函数-方言 

csv.register_dialect(name [,dialect [,** fmtparams ] ] )   # 将方言与名称联系起来。 name必须是一个字符串。   # 方言可通过传递子类Dialect或fmtparams关键字参数或两者来指定,并使用关键字参数覆盖方言的参数。csv.unregister_dialect(name)   # 从方言注册表中删除与名称关联的方言。名称不存在抛出错误csv.get_dialect(name)   # 返回与姓名相关的方言,不可变的 Dialect。名称不存在抛出错误。csv.list_dialects()   # 返回所有已注册方言的名称。csv.field_size_limit([ new_limit ] )   # 返回解析器允许的当前最大字段大小。如果给出new_limit,则这将成为新限制。 

2.23类：

class csv.Dialect    # 用来定义一个特定参数的容器类 reader或writer实例。    class csv.excel    # 在excel类定义的Excel生成的通常性质CSV 文件。它以方言名称注册'excel'。    class csv.excel_tab    # 定义Excel生成的制表符分隔的文件的通常的性质。它以方言名称注册'excel-tab'。    class csv.unix_dialect    # 定义UNIX系统上的CSV,即使用生成的文件'\n'作为线路终端机和引用的所有字段。它以方言名称注册'unix'    class csv.Sniffer    # 在Sniffer类用于推导的格式CSV文件。        Sniffer类方法：    sniff(sample, delimiters=None)              # 分析给定的样本并返回Dialect反映找到的参数的子类。              # 如果给出了可选的delimiters参数,则将其解释为包含可能的有效分隔符的字符串。        has_header(sample)              # 分析示例文本(假定为CSV格式), True如果第一行显示为一系列列标题,则返回。 

3.1实例：读取字符串

for row in csv.reader(['one,two,three']):    print(row)# ['one', 'two', 'three'] 

3.2实例：读写 

实例1.1：读取CSV文件的最简单示例：with open('some.csv', newline='') as f:     reader = csv.reader(f)     for row in reader:print(row)实例1.2：相应的最简单的写作示例是：import csvwith open('some.csv', 'w', newline='') as f:     writer = csv.writer(f)     writer.writerows(someiterable)

实例2.1：写数据with open('test_csv_data.csv', 'w', newline='') as f:     writer = csv.writer(f, delimiter=' ',quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)     writer.writerow(['My name is','Tom', 'Bob', 'Jim', 'May'])     writer.writerow(['Color is', 'red', 'yellow green','blue'])实例2.2：读数据with open('test_csv_data.csv', newline='') as f:     spamreader = csv.reader(f, delimiter=' ', quotechar='|')     for row in spamreader:         print(', '.join(row))# My name is, Tom, Bob, Jim, May# Color is, red, yellow green, blue

实例3.1：写入csv文件with open('csv_test.csv', 'w',newline='') as f:# 如不指定newline='',有时则每写入一行将有一空行被写入     writer = csv.writer(f)     writer.writerow(['name', 'age', 'tel'])   # 写入一行用writerowdata = [('Tom', '25', '1367890900'), ('Jim', '18', '1367890800')]writer.writerows(data)                         # 多行用writerows实例3.2：读取with open('csv_test.csv', encoding='utf-8') as f:     csv_reader = csv.reader(f)     for row in csv_reader:         print(row)# ['name', 'age', 'tel']# ['Tom', '25', '1367890900']# ['Jim', '18', '1367890800'] 

 3.3字典读写

# 实例1:字典方式写datas = [{'name': 'Bob', 'age': 23},{'name': 'Jerry', 'age': 44},{'name': 'Tom', 'age': 15} ]with open('test_csv_data.csv', 'w', newline='') as f:     writer = csv.DictWriter(f, ['name', 'age'])# 标头在这里传入,作为第一行数据     writer.writeheader()     for row in datas:        writer.writerow(row)        # 还可以写入多行        writer.writerows(datas)# 实例2:字典方式读import csvwith open('test_csv_data.csv','r') as f:     reader = csv.DictReader(f)     for row in reader:         print(row['name'], row['age'])# name,age# Bob,23# Jerry,44# Tom,15# Bob,23# Jerry,44# Tom,15 

3.4csv文件格式# 方法1：定义csv.Dialect的一个子类(如专门的分隔符、字符串引用约定、行结束符等) ：class my_dialect(csv.Dialect):    lineterminator = '\n'    delimiter = ';'    quotechar = '"'        reader = csv. reader (f , diaect=my_dialect)    # 方法2：各个csv方法的参数以关键字的形式提供给c sv.reader ：    reader= csv.reader(f, delimiter='|') 

3.5注册新方言： csv.register_dialect('unixpwd', delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)with open('passwd', newline='') as f:     reader = csv.reader(f, 'unixpwd') 

3.6捕获和报告错误： import csv, sysfilename = 'some.csv'with open(filename, newline='') as f:     reader = csv.reader(f)try:     for row in reader:         print(row)except csv.Error as e:    sys.exit('file {}, line {}: {}'.format(filename, reader.line_num, e)) 

3.7示例Sniffer： with open('test_csv_data.csv', newline='') as f:     dialect = csv.Sniffer().sniff(f.read(1024))     f.seek(0)     reader = csv.reader(f, dialect,delimiter=' ',quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_NONE,escapechar='$')     # process CSV file contents here     for i in reader:         print(i)# ['name is', 'age', 'weight', 'remark']# ['Tom', '25', '31.2', '$te|st']# ['Jim', '35', '42.8', '$test$st'] 

3.8实例：dialect 

f=open('test_csv_data.csv', newline='')spamreader = csv.reader(f, delimiter=' ', quotechar='|')spamreader.dialect,spamreader.line_numdialect=spamreader.dialectdialect.delimiter  #分隔字段的单字符字符串                        #' 'dialect.doublequote#如何处理字段内的引用符号。如果为True ，则双写   #1dialect.escapechar #用于对分隔符进行转义的字符串=None禁用          #dialect.lineterminator  #用于写操作的行结束符                     # '\r\n'dialect.quotechar       #用于带有特殊字符(如分隔符)的字段的引用符号 #'|'dialect.quoting         #引用约定 # 0dialect.skipinitialspace#忽略分隔符后面的空白符。默认为False       # 0dialect.strict          #如何处理字段内的引用符号                  # 0 

3.9实例：- 引用约定 

使用备用格式读取文件 with open('test_csv_data.csv', 'w', newline='') as f:    writer = csv.writer(f, delimiter=' ',quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_NONE,escapechar='$')    writer.writerow(['name is','age', 'weight', 'remark'])    writer.writerow(['Tom', 25, 31.2,'$te|st'])    writer.writerow(['Jim', 35, 42.8,'$test$st'])

quoting=csv.QUOTE_ALL,escapechar=None# 指示writer对象引用所有字段。    # |name is| |age| |weight| |remark|# |Tom| |25| |31.2| |$te||st|# |Jim| |35| |42.8| |$test$st|quoting=csv.QUOTE_MINIMAL,escapechar=None# 指示writer对象只引用那些包含特殊字符，如字段分隔符，quotechar或任何字符 lineterminator。    # |name is| age weight remark# Tom 25 31.2 |$te||st|# Jim 35 42.8 $test$st    quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC,escapechar=None# 指示writer对象引用所有非数字字段。指示读者将所有非引用字段转换为float类型。    # |name is| |age| |weight| |remark|# |Tom| 25 31.2 |$te||st|# |Jim| 35 42.8 |$test$st|    quoting=csv.QUOTE_NONE,escapechar='$'# 指示writer对象不引用字段。当输出数据中出现当前分隔符时，它前面是当前的escapechar字符。# 如果未设置escapechar错误抛出；指示reader不对引号字符执行特殊处理。    # name$ is age weight remark# Tom 25 31.2 $$te$|st# Jim 35 42.8 $$test$$st 

4.备注 

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