python中内置库csv的使用及说明
玉米丛里吃过亏 人气:0所谓的CSV(逗号分隔值)格式是电子表格和数据库最常用的导入和导出格式。
尝试使用CSV格式进行标准化描述之前已经使用了很多年。
该csv模块reader和writer对象读取和写入序列。
程序员还可以使用DictReader和DictWriter类以字典形式读取和写入数据。
读取
reader(iterable, dialect=‘excel', *args, **kwargs)
该方法返回一个reader对象,该对象将遍历给定的iterable中的行。默认情况下,从csv文件中读取的每一行都作为字符串列表返回,除非指定了quoting参数值为QUOTE_NONNUMERIC。如下:
假设有这么一个文件a.csv,内容如下:
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11,12
我们读取一下这个csv
import csv with open('a.csv') as f: reader = csv.reader(f) print(type(reader), reader) for item in reader: print(type(item), item) ############# 打印结果如下 ############# <class '_csv.reader'> <_csv.reader object at 0x000002194D601F50> <class 'list'> ['1', '2', '3', '4'] <class 'list'> ['5', '6', '7', '8'] <class 'list'> ['9', '10', '11', '12']
当我们设置quoting参数值为QUOTE_NONNUMERIC时:
with open('a.csv') as f: reader = csv.reader(f, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC) print(type(reader), reader) for item in reader: print(type(item), item) ############# 打印结果如下 ############# <class '_csv.reader'> <_csv.reader object at 0x000002BFC3291F50> <class 'list'> [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] <class 'list'> [5.0, 6.0, 7.0, 8.0] <class 'list'> [9.0, 10.0, 11.0, 12.0]
更多参数解释请看下面kwargs参数
DictReader(f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect=“excel”, *args, **kwds)
创建一个DictReader对象,其功能类似于常规读取器,但是将每行的信息映射到OrderDict当中。
OrderDict的键名可由filednames参数指定,如果未指定,那么将由第一行数据作为键名;如果数据中的字段多于字段名列表,则剩余的数据以列表存储起来,其健名由restkey指定(默认为None);如果数据中的值少于字段名列表,则缺少的值将默认填充为restval设定的值(默认为None)。
with open('a.csv') as f: reader = csv.DictReader(f) print(type(reader), reader) for item in reader: print(type(item), item) ############# 打印结果如下 ############# <class 'csv.DictReader'> <csv.DictReader object at 0x000001F3EE9A8898> <class 'collections.OrderedDict'> OrderedDict([('1', '5'), ('2', '6'), ('3', '7'), ('4', '8')]) <class 'collections.OrderedDict'> OrderedDict([('1', '9'), ('2', '10'), ('3', '11'), ('4', '12')])
设置了fieldnames情况下:
... reader = csv.DictReader(f, fieldnames=['a', 'b', 'c', 'd']) ... ############# 打印结果如下 ############# <class 'csv.DictReader'> <csv.DictReader object at 0x00000249BED38898> <class 'collections.OrderedDict'> OrderedDict([('a', '1'), ('b', '2'), ('c', '3'), ('d', '4')]) <class 'collections.OrderedDict'> OrderedDict([('a', '5'), ('b', '6'), ('c', '7'), ('d', '8')]) <class 'collections.OrderedDict'> OrderedDict([('a', '9'), ('b', '10'), ('c', '11'), ('d', '12')])
无论是reader对象还是DictReader对象,都具有如下操作:
__next__()
: 将阅读器可迭代对象的下一行作为列表或字典返回dialect
: 获取阅读器的dialect描述line_num
: 获取阅读器读取的行数fieldnames
: 获取键名(DictReader对象独有)
更多参数解释请看下面kwargs参数
写入
writer(fileobj, dialect=‘excel', *args, **kwargs)
将用户数据写入到指定的文件对象上,返回一个writer对象
import csv # 一定要指定newline='', 否则将会每行数据之间将会有空行 with open('b.csv', mode='w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([1, 2, 3, 4]) writer.writerow([5, 6, 7, 8])
更多参数解释请看下面kwargs参数
DictWriter(f, fieldnames, restval="", extrasaction=“raise”, dialect=“excel”, *args, **kwds)
将用户数据写入到指定文件对象上,但需指定fieldnames(键名),返回一个DictWriter对象。
如果数据中的值少于字段名列表,则缺少的值将默认填充为restval设定的值(默认为None)。
import csv # 一定要指定newline='', 否则将会每行数据之间将会有空行 with open('b.csv', mode='w', newline='') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['a', 'b', 'c', 'd']) writer.writerow({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}) writer.writerow({'a': 5, 'b': 6, 'c': 7, 'd': 8})
值得注意的是,默认情况下fieldnames数据并不会写入到文件当中!
无论是reader对象还是DictReader对象,都具有如下操作:
writerow(rowdict): 将行数据写入到文件对象 writerows(rowdicts): 所有行数据写入到文件对象当中 import csv with open('b.csv', mode='w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
dialect
: 获取写入器的dialect描述writeheader()
: 用fieldnames数据写入一行(DictWriter对象独有)
更多参数解释请看下面kwargs参数
kwargs参数
delimiter
一个用于分割字段的分隔符,默认为,
lineterminator
行终止符,默认为\r\n
quoting
控制何时引用应该由作者产生并被读者识别
skipinitialspace
如果设置为True,分割符后面的空白将被忽略。默认为False
""" 假设a.csv的内容如下 1, 2,3,4 """ import csv with open('a.csv') as f: reader = csv.reader(f) # reader = csv.reader(f, skipinitialspace=True) for item in reader: print(type(item), item) ############ 默认情况,打印如下 ############ <class 'list'> ['1', ' 2', '3', '4'] ############ skipinitialspace=True,打印如下 ############ <class 'list'> ['1', '2', '3', '4']
strict
如果设置为True,则将csv输入错误时将引发异常。默认为False
更多参数解释以及csv模块的使用,请看:https://docs.python.org/3.7/library/csv.html
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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