前言
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欢迎来到苦练Python第62天！
今天我们来学习Python标准库中的csv模块。
一、CSV 是什么？能做什么？
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）是一种纯文本表格格式。
- 每行是一条记录（record），行内每个字段（field）用分隔符（通常是逗号）隔开。
- 结构简单、体积小、兼容性强，几乎所有电子表格、数据库、数据分析工具都支持。
常见场景
- Excel / WPS / Google Sheets 导出或导入数据
- MySQL、PostgreSQL 等数据库批量导入导出
- 机器学习数据集（如 Kaggle 的
.csv文件） - 日志、传感器、爬虫抓取的中间结果
Python 自带的 csv 模块（import csv）让我们不用关心各种方言差异，就能安全地读写 CSV。
二、写 CSV ------ 把内存数据变成文件
2.1 用列表写入：writer.writerow / writer.writerows
python
# 示例：把成绩表写入 scores.csv
import csv
header = ['姓名', '语文', '数学', '英语']
rows = [
['张三', 90, 85, 88],
['李四', 78, 92, 87],
['王五', 95, 91, 93]
]
with open('scores.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(header) # 写表头
writer.writerows(rows) # 写多行运行后得到文件 scores.csv：
姓名,语文,数学,英语
张三,90,85,88
李四,78,92,87
王五,95,91,932.2 用字典写入：DictWriter（自动对齐字段）
python
# 示例：把订单写入 orders.csv
import csv
fieldnames = ['订单号', '商品', '单价', '数量']
orders = [
{'订单号': 1001, '商品': 'Python 入门', '单价': 59, '数量': 2},
{'订单号': 1002, '商品': 'Python 进阶', '单价': 79, '数量': 1}
]
with open('orders.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(orders)文件内容：
yaml
订单号,商品,单价,数量
1001,Python 入门,59,2
1002,Python 进阶,79,1三、读 CSV ------ 把文件读回内存
3.1 按列表读取：csv.reader
python
# 读取刚才生成的 scores.csv
import csv
with open('scores.csv', newline='', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row)输出：
css
['姓名', '语文', '数学', '英语']
['张三', '90', '85', '88']
['李四', '78', '92', '87']
['王五', '95', '91', '93']注意：读出来默认是字符串，需要自行转换类型。
3.2 按字典读取：csv.DictReader（字段名做键）
python
# 读取 orders.csv
import csv
with open('orders.csv', newline='', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
print(row['商品'], '共', int(row['数量']) * int(row['单价']), '元')输出：
Python 入门 共 118 元
Python 进阶 共 79 元四、自定义方言：处理"奇怪"的 CSV
有时分隔符不是逗号，而是 Tab、分号，甚至管道符 |；或者字段里本身包含分隔符，需要特殊引号。
通过 csv.register_dialect 可以"注册"一种新方言，后续直接引用名字即可。
python
# 写入以分号分隔、单引号包围的 csv
import csv
csv.register_dialect('semicolon', delimiter=';', quotechar="'", quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
data = [["Tom;Jerry", 100], ["Spike", 90]]
with open('pets.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f, dialect='semicolon')
writer.writerow(['主人', '分数'])
writer.writerows(data)
# 读取同样使用方言
with open('pets.csv', newline='') as f:
reader = csv.reader(f, dialect='semicolon')
for row in reader:
print(row)输出：
css
['主人', '分数']
["Tom;Jerry", '100']
['Spike', '90']五、自动检测方言：Sniffer 一键猜格式
拿到一个未知格式的 CSV，可以用 csv.Sniffer 自动推断分隔符、引号规则。
python
# 假设我们拿到 example.csv，但不知道分隔符
import csv
raw = '''name|age|city
Alice|30|Beijing
Bob|25|Shanghai'''
with open('example.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(raw)
with open('example.csv', newline='') as f:
sample = f.read(1024)
f.seek(0)
dialect = csv.Sniffer().sniff(sample, delimiters='|,\t;')
reader = csv.reader(f, dialect=dialect)
for row in reader:
print(row)输出：
css
['name', 'age', 'city']
['Alice', '30', 'Beijing']
['Bob', '25', 'Shanghai']六、完整实战：统计销售总额
把上面所有知识点串起来------
- 读入
orders.csv - 计算每个订单金额
- 把结果写入
summary.csv
python
import csv
# 1. 读
total = 0
summary_rows = []
with open('orders.csv', newline='', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
price = int(row['单价'])
qty = int(row['数量'])
sub = price * qty
total += sub
summary_rows.append([row['订单号'], row['商品'], sub])
# 2. 写
with open('summary.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['订单号', '商品', '金额'])
writer.writerows(summary_rows)
writer.writerow(['', '总计', total])
print('已生成 summary.csv，总销售额：', total)运行后 summary.csv：
yaml
订单号,商品,金额
1001,Python 入门,118
1002,Python 进阶,79
,总计,197七、小结与下一步
- csv.writer / csv.DictWriter：把列表或字典写文件
- csv.reader / csv.DictReader：把文件读回列表或字典
- Dialect / Sniffer：处理各种分隔符、引号、转义规则
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