Python csv标准库 --csv格式文件读写

发表于 更新于 分类于

csv 文件可以理解为简易版EXcel，是存储数据常用的格式之一，csv 模块用于读写csv格式的文件

csv格式

csv 是一种字符串文件的格式,它组织数据的语法就是在字符串之间加分隔符,即

行与行之间是加换行符
同行字符之间是加英文逗号分隔

csv 文件可以使用任意的文本编辑器(如记事本)或者Excel打开,Excel可以把文件另存为csv格式(因为Excel支持csv格式文件)
用csv格式存储数据,读写比较方便,易于实现,文件也会比Excel文件小
但csv文件缺少Excel文件本身的很多功能,比如不能嵌入图像和图表,不能生成公式
csv 是一个标准模块,不需额外安装
csv 模块读取csv文件的方式有函数 reader() 和类 DictReader ,写入csv文件的方式有函数 writer() 和类 DictWriter 两种

一、写入csv文件

writer()函数写入

函数 writer() 有两个写入方法

写入一行: writer.writerow(row)
写入多行: writer.writerows(rows)

row 必须是可迭代对象,推荐使用列表[]

rows 必须是可迭代对象,推荐使用大列表[[],[],..[]]

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import csv

# 文件路径,与py文件在同一个目录下
path = './aaaa.csv'
# 如果 aaaa.csv 文件不存在则自动创建
# open(文件路径 w写入模式 避免空行 编码格式)
with open(path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 实例化writer对象并赋值给writer
    writer = csv.writer(f)
    # writerow 方法写入一行数据
    writer.writerow(['姓名','省份'])
    # writerows 方法传入多个列表,每个列表对应一行
    writer.writerows([
        ['小明', '河南'],
        ['小红', '山东'],
        ['小刚', '江苏'],
        ['小军', '安徽']
    ])

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DictWriter类写入

DictWriter 类将 字典 类型的数据写入csv文件的 行 中,即 DictWriter 类写入的数据类型必须是 字典

如果需要将 字典 类型的数据写入到csv文件中时,使用 DictWriter 类处理是一种更好的选择

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import csv

row_dict = {'姓名': '小明', '性别': '男', '省份': '河南'}
rows_dict = [
    {'姓名': '小刚', '性别': '男', '省份': '湖北'},
    {'姓名': '小军', '性别': '男', '省份': '山东'},
    {'姓名': '小红', '性别': '女', '省份': '江苏'}
]

# 根据row_dict和rows_dict字典中的键写入对应的表头
headers = ['姓名', '性别', '省份']

# 文件路径,与py文件在同一个目录下
path = './bbbb.csv'
# 如果 bbbb.csv 文件不存在则自动创建
# open(文件路径 w写入模式 避免空行 编码格式)
with open(path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 实例化DictWriter对象并赋值给dict_Writer,将表头headers赋值给fieldnames
    dict_Writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=headers)
    # 写入表头
    dict_Writer.writeheader()
    # 写入一行数据
    dict_Writer.writerow(row_dict)
    # 写入多行数据
    dict_Writer.writerows(rows_dict)

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二、读取csv文件

reader()函数读取

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import csv

# 文件路径,与py文件在同一个目录下
path = './aaaa.csv'
# open(文件路径 r读取模式 避免空行 编码格式)
with open(path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 实例化redear对象并赋值给reader
    reader = csv.reader(f)
    # 遍历reader对象,该对象的每一个元素是列表
    for i in reader:
        # 打印数据
        print(i)

        '''输出
        ['姓名', '省份']
        ['小明', '河南']
        ['小红', '山东']
        ['小刚', '江苏']
        ['小军', '安徽']
        '''

DictReader类读取

DictReader 类读取第一行有表头的csv文件,可以更好地反映出表头与文件内容的映射关系

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import csv

# 文件路径,与py文件在同一个目录下
path = './bbbb.csv'
# open(文件路径 r读取模式 避免空行 编码格式)
with open(path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    # 实例化DictReader对象并赋值给dict_reader
    dict_reader = csv.DictReader(f)
    # 通过fieldnames属性获取表头
    header = dict_reader.fieldnames
    # 打印表头,以列表形式返回
    print(header)
    # 遍历DictReader,该对象的每一个元素是字典
    for dict in dict_reader:
        # 打印数据
        print(dict)
        # 打印字典中的值
        print(dict['姓名'], dict['省份'])

        '''输出
        ['姓名', '性别', '省份']
        {'姓名': '小明', '性别': '男', '省份': '河南'}
        小明 男 河南
        {'姓名': '小刚', '性别': '男', '省份': '湖北'}
        小刚 男 湖北
        {'姓名': '小军', '性别': '男', '省份': '山东'}
        小军 男 山东
        {'姓名': '小红', '性别': '女', '省份': '江苏'}
        小红 女 江苏
        '''

每一个字典的 键 对应csv文件中的表头, 值 对应每一行数据

提取字典中的 值 的方法 dict[键]

文件模式

r: 读取模式
w: 写入模式,该模式会清除原有数据后重新写入
a: 追加模式,在原有数据上写入

这三种模式适用于读写 文本

图片、音频是使用二进制格式保存的,那么在读取它们时至少使用 rb 、 wb 、 ab 模式

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来源

官方英文教程

中文教程