Python 数据持久化 - CSV 模块

CSV 代表逗号分隔值。此文件格式是在数据库中的电子表格和数据表中导出/导入数据时常用的数据格式。作为 PEP 305 的结果，csv 模块被合并到 Python 的标准库中。它提供了根据 PEP 305 的建议对 CSV 文件执行读/写操作的类和方法。

CSV 是 Microsoft Excel 电子表格软件的首选导出数据格式。但是，csv 模块也可以处理其他方言表示的数据。

CSV API 接口由以下编写器和读取器类组成 -

作家（）

csv 模块中的此函数返回一个编写器对象，该对象将数据转换为分隔字符串并存储在文件对象中。该函数需要一个具有写权限的文件对象作为参数。文件中写入的每一行都会发出一个换行符。为了防止行间出现额外的空格，换行参数设置为“”。

writer 类有以下方法 -

写入行()

此方法将项目写入可迭代对象（列表、元组或字符串）中，并用逗号字符分隔它们。

写入行()

此方法采用可迭代列表作为参数，并将每个项目作为逗号分隔的项目行写入文件中。

例子

以下示例显示 writer() 函数的使用。首先以“w”模式打开一个文件。该文件用于获取writer对象。然后使用 writerow() 方法将元组列表中的每个元组写入文件。

import csv
   persons=[('Lata',22,45),('Anil',21,56),('John',20,60)]
   csvfile=open('persons.csv','w', newline='')
   obj=csv.writer(csvfile)
   for person in persons:
      obj.writerow(person)
csvfile.close()

输出

这将在当前目录中创建“persons.csv”文件。它将显示以下数据。

Lata,22,45
Anil,21,56
John,20,60

我们可以使用 writerows() 方法，而不是迭代列表来单独写入每一行。

csvfile=open('persons.csv','w', newline='')
persons=[('Lata',22,45),('Anil',21,56),('John',20,60)]
   obj=csv.writer(csvfile)
   obj.writerows(persons)
   obj.close()

读者（）

此函数返回一个读取器对象，该对象返回csv 文件中行的迭代器。使用常规 for 循环，文件中的所有行都显示在以下示例中 -

例子

csvfile=open('persons.csv','r', newline='')
   obj=csv.reader(csvfile)
   for row in obj:
      print (row)

输出

['Lata', '22', '45']
['Anil', '21', '56']
['John', '20', '60']

读取器对象是一个迭代器。因此，它支持 next() 函数，该函数也可用于显示 csv 文件中的所有行，而不是for 循环。

csvfile=open('persons.csv','r', newline='')
   obj=csv.reader(csvfile)
   while True:
   try:
      row=next(obj)
      print (row)
   except StopIteration:
      break

如前所述，csv 模块使用 Excel 作为其默认语言。csv 模块还定义了方言类。Dialect 是一组用于实现 CSV 协议的标准。可用的方言列表可以通过 list_dialects() 函数获得。

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

除了可迭代之外，csv 模块还可以将字典对象导出到 CSV 文件并读取它以填充 Python 字典对象。为此，该模块定义了以下类 -

字典编写器()

该函数返回一个 DictWriter 对象。它与 writer 对象类似，但行映射到字典对象。该函数需要一个具有写入权限的文件对象和字典中使用的键列表作为字段名参数。这用于将文件中的第一行写入作为标题。

写头()

此方法将字典中的键列表作为逗号分隔行写入文件中的第一行。

在以下示例中，定义了字典项列表。列表中的每一项都是一本字典。使用 writrows() 方法，它们以逗号分隔的方式写入文件。

persons=[
   {'name':'Lata', 'age':22, 'marks':45}, 
   {'name':'Anil', 'age':21, 'marks':56}, 
   {'name':'John', 'age':20, 'marks':60}
]
csvfile=open('persons.csv','w', newline='')
fields=list(persons[0].keys())
obj=csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fields)
obj.writeheader()
obj.writerows(persons)
csvfile.close()

person.csv 文件显示以下内容 -

name,age,marks
Lata,22,45
Anil,21,56
John,20,60

字典阅读器()

此函数从基础 CSV 文件返回一个 DictReader 对象。与 reader 对象一样，它也是一个迭代器，使用它检索文件的内容。

csvfile=open('persons.csv','r', newline='')
obj=csv.DictReader(csvfile)

该类提供 fieldnames 属性，返回用作文件头的字典键。

print (obj.fieldnames)
['name', 'age', 'marks']

使用 DictReader 对象上的循环来获取单个字典对象。

for row in obj:
   print (row)

这会产生以下输出 -

OrderedDict([('name', 'Lata'), ('age', '22'), ('marks', '45')])
OrderedDict([('name', 'Anil'), ('age', '21'), ('marks', '56')])
OrderedDict([('name', 'John'), ('age', '20'), ('marks', '60')])

要将 OrderedDict 对象转换为普通字典，我们必须首先从 collections 模块导入 OrderedDict。

from collections import OrderedDict
   r=OrderedDict([('name', 'Lata'), ('age', '22'), ('marks', '45')])
   dict(r)
{'name': 'Lata', 'age': '22', 'marks': '45'}