14.1. `csv` — CSV 文件读写¶

源代码： Lib/csv.py

CSV (Comma Separated Values) 格式是电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式。在 RFC 4180 规范推出的很多年前，CSV 格式就已经被开始使用了，由于当时并没有合理的标准，不同应用程序读写的数据会存在细微的差别。这种差别让处理多个来源的 CSV 文件变得困难。但尽管分隔符会变化，此类文件的大致格式是相似的，所以编写一个单独的模块以高效处理此类数据，将程序员从读写数据的繁琐细节中解放出来是有可能的。

The csv module implements classes to read and write tabular data in CSV format. It allows programmers to say, 「write this data in the format preferred by Excel,」 or 「read data from this file which was generated by Excel,」 without knowing the precise details of the CSV format used by Excel. Programmers can also describe the CSV formats understood by other applications or define their own special-purpose CSV formats.

csv 模块中的 reader 类和 writer 类可用于读写序列化的数据。也可使用 DictReader 类和 DictWriter 类以字典的形式读写数据。

也參考

该实现在“Python 增强提议” - PEP 305 (CSV 文件 API) 中被提出: 《Python 增强提议》提出了对 Python 的这一补充。

14.1.1. 模块内容¶

csv 模块定义了以下函数：

csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)¶

返回一个 reader 对象，该对象将逐行遍历 csvfile。csvfile 可以是任何对象，只要这个对象支持 iterator 协议并在每次调用 __next__() 方法时都返回字符串，文件对象和列表对象均适用。如果 csvfile 是文件对象，则打开它时应使用 newline=''。 [1] 可选参数 dialect 是用于不同的 CSV 方言的特定参数组。它可以是 Dialect 类的子类的实例，也可以是 list_dialects() 函数返回的字符串之一。另一个可选关键字参数 fmtparams 可以覆写当前方言格式中的单个格式设置。有关方言和格式设置参数的完整详细信息，请参见变种与格式参数部分。

csv 文件的每一行都读取为一个由字符串组成的列表。除非指定了 QUOTE_NONNUMERIC 格式选项（在这种情况下，未引用的字段会转换为浮点数），否则不会执行自动数据类型转换。

一个简短的用法示例:

>>> import csv
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
...     for row in spamreader:
...         print(', '.join(row))
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)¶

返回一个 writer 对象，该对象负责将用户的数据在给定的文件类对象上转换为带分隔符的字符串。csvfile 可以是具有 write() 方法的任何对象。如果 csvfile 是文件对象，则打开它时应使用 newline=''。 [1] 可选参数 dialect 是用于不同的 CSV 方言的特定参数组。它可以是 Dialect 类的子类的实例，也可以是 list_dialects() 函数返回的字符串之一。另一个可选关键字参数 fmtparams 可以覆写当前方言格式中的单个格式设置。有关方言和格式设置参数的完整详细信息，请参见变种与格式参数部分。为了尽量简化与数据库 API 模块之间的对接，None 值会写入为空字符串。虽然这个转换是不可逆的，但它让 SQL 空数据值转储到 CSV 文件更容易，而无需预处理从 cursor.fetch* 调用返回的数据。写入前，所有非字符串数据都先用 str() 转化为字符串再写入。

一个简短的用法示例:

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
                            quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
    spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

csv.register_dialect(name[, dialect[, **fmtparams]])¶: 将 name 与 dialect 关联起来。name 必须是字符串。要指定变种 (dialect)，可以给出 Dialect 的子类，或给出 fmtparams 关键字参数，或两者都给出，此时关键字参数会覆盖 dialect 参数。有关变种和格式设置参数的完整详细信息，请参见变种与格式参数部分。

csv.unregister_dialect(name)¶: 从变种注册表中删除 name 对应的变种。如果 name 不是已注册的变种名称，则抛出 Error 异常。

csv.get_dialect(name)¶: 返回 name 对应的变种。如果 name 不是已注册的变种名称，则抛出 Error 异常。该函数返回的是不可变的 Dialect 对象。

csv.list_dialects()¶: 返回所有已注册变种的名称。

csv.field_size_limit([new_limit])¶: 返回解析器当前允许的最大字段大小。如果指定了 new_limit，则它将成为新的最大字段大小。

csv 模块定义了以下类：

class csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)¶

Create an object which operates like a regular reader but maps the information read into a dict whose keys are given by the optional fieldnames parameter. The fieldnames parameter is a sequence whose elements are associated with the fields of the input data in order. These elements become the keys of the resulting dictionary. If the fieldnames parameter is omitted, the values in the first row of the csvfile will be used as the fieldnames. If the row read has more fields than the fieldnames sequence, the remaining data is added as a sequence keyed by the value of restkey. If the row read has fewer fields than the fieldnames sequence, the remaining keys take the value of the optional restval parameter. Any other optional or keyword arguments are passed to the underlying reader instance.

一个简短的用法示例:

>>> import csv
>>> with open('names.csv') as csvfile:
...     reader = csv.DictReader(csvfile)
...     for row in reader:
...         print(row['first_name'], row['last_name'])
...
Baked Beans
Lovely Spam
Wonderful Spam

class csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, restval='', extrasaction='raise', dialect='excel', *args, **kwds)¶

Create an object which operates like a regular writer but maps dictionaries onto output rows. The fieldnames parameter is a sequence of keys that identify the order in which values in the dictionary passed to the writerow() method are written to the csvfile. The optional restval parameter specifies the value to be written if the dictionary is missing a key in fieldnames. If the dictionary passed to the writerow() method contains a key not found in fieldnames, the optional extrasaction parameter indicates what action to take. If it is set to 'raise' a ValueError is raised. If it is set to 'ignore', extra values in the dictionary are ignored. Any other optional or keyword arguments are passed to the underlying writer instance.

Note that unlike the DictReader class, the fieldnames parameter of the DictWriter is not optional. Since Python’s dict objects are not ordered, there is not enough information available to deduce the order in which the row should be written to the csvfile.

一个简短的用法示例:

import csv

with open('names.csv', 'w') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})
    writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'})
    writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

class csv.Dialect¶: Dialect 类是主要依赖于其属性的容器类，用于将定义好的参数传递给特定的 reader 或 writer 实例。

class csv.excel¶: excel 类定义了 Excel 生成的 CSV 文件的常规属性。它在变种注册表中的名称是 'excel'。

class csv.excel_tab¶: excel_tab 类定义了 Excel 生成的、制表符分隔的 CSV 文件的常规属性。它在变种注册表中的名称是 'excel-tab'。

class csv.unix_dialect¶: unix_dialect 类定义了在 UNIX 系统上生成的 CSV 文件的常规属性，即使用 '\n' 作为换行符，且所有字段都有引号包围。它在变种注册表中的名称是 'unix'。

3.2 版新加入.

class csv.Sniffer¶

Sniffer 类用于推断 CSV 文件的格式。

Sniffer 类提供了两个方法：

sniff(sample, delimiters=None)¶: 分析给定的 sample 并返回一个 Dialect 子类，该子类中包含了分析出的格式参数。如果给出可选的 delimiters 参数，则该参数会被解释为字符串，该字符串包含了可能的有效分隔符。

has_header(sample)¶: 分析示例文本（假定为 CSV 格式），如果第一行很可能是一系列列标题，则返回 True。

使用 Sniffer 的示例：

with open('example.csv') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # ... process CSV file contents here ...

csv 模块定义了以下常量：

csv.QUOTE_ALL¶: 指示 writer 对象给所有字段加上引号。

csv.QUOTE_MINIMAL¶: 指示 writer 对象仅为包含特殊字符（例如 定界符、引号字符 或 行结束符 中的任何字符）的字段加上引号。

csv.QUOTE_NONNUMERIC¶

指示 writer 对象为所有非数字字段加上引号。

指示 reader 将所有未用引号引出的字段转换为 float 类型。

csv.QUOTE_NONE¶

指示 writer 对象不使用引号引出字段。当 定界符 出现在输出数据中时，其前面应该有 转义符。如果未设置 转义符，则遇到任何需要转义的字符时，writer 都会抛出 Error 异常。

指示 reader 不对引号字符进行特殊处理。

csv 模块定义了以下异常：

exception csv.Error¶: 该异常可能由任何发生错误的函数抛出。

14.1.2. 变种与格式参数¶

为了更容易指定输入和输出记录的格式，特定的一组格式参数组合为一个 dialect（变种）。一个 dialect 是一个 Dialect 类的子类，它具有一组特定的方法和一个 validate() 方法。创建 reader 或 writer 对象时，程序员可以将某个字符串或 Dialect 类的子类指定为 dialect 参数。要想补充或覆盖 dialect 参数，程序员还可以单独指定某些格式参数，这些参数的名称与下面 Dialect 类定义的属性相同。

Dialect 类支持以下属性：

Dialect.delimiter¶: 一个用于分隔字段的单字符，默认为 ','。

Dialect.doublequote¶

控制出现在字段中的 引号字符 本身应如何被引出。当该属性为 True 时，双写引号字符。如果该属性为 False，则在 引号字符 的前面放置 转义符。默认值为 True。

在输出时，如果 doublequote 是 False，且 转义符 未指定，且在字段中发现 引号字符 时，会抛出 Error 异常。

Dialect.escapechar¶: 一个用于 writer 的单字符，用来在 quoting 设置为 QUOTE_NONE 的情况下转义 定界符，在 doublequote 设置为 False 的情况下转义 引号字符。在读取时，escapechar 去除了其后所跟字符的任何特殊含义。该属性默认为 None，表示禁用转义。

Dialect.lineterminator¶: 放在 writer 产生的行的结尾，默认为 '\r\n'。

備註

reader 经过硬编码，会识别 '\r' 或 '\n' 作为行尾，并忽略 lineterminator。未来可能会更改这一行为。

Dialect.quotechar¶: 一个单字符，用于包住含有特殊字符的字段，特殊字符如 定界符 或 引号字符 或换行符。默认为 '"'。

Dialect.quoting¶: 控制 writer 何时生成引号，以及 reader 何时识别引号。该属性可以等于任何 QUOTE_* 常量（参见模块内容段落），默认为 QUOTE_MINIMAL。

Dialect.skipinitialspace¶: 如果为 True，则忽略 定界符 之后的空格。默认值为 False。

Dialect.strict¶: 如果为 True，则在输入错误的 CSV 时抛出 Error 异常。默认值为 False。

14.1.3. Reader 对象¶

Reader 对象（DictReader 实例和 reader() 函数返回的对象）具有以下公开方法：

csvreader.__next__()¶: 返回 reader 的可迭代对象的下一行，返回值可能是列表（由 reader() 返回的对象）或字典（由 DictReader 返回的对象），解析是根据当前设置的变种进行的。通常应该这样调用它：next(reader)。

Reader 对象具有以下公开属性：

csvreader.dialect¶: 变种描述，只读，供解析器使用。

csvreader.line_num¶: 源迭代器已经读取了的行数。它与返回的记录数不同，因为记录可能跨越多行。

DictReader 对象具有以下公开属性：

csvreader.fieldnames¶: 字段名称。如果在创建对象时未传入字段名称，则首次访问时或从文件中读取第一条记录时会初始化此属性。

14.1.4. Writer 对象¶

Writer 对象（DictWriter 实例和 writer() 函数返回的对象）具有下面的公开方法。对于 Writer 对象，行必须是（一组可迭代的）字符串或数字。对于 DictWriter 对象，行必须是一个字典，这个字典将字段名映射为字符串或数字（数字要先经过 str() 转换类型）。请注意，输出的复数会有括号包围。这样其他程序读取 CSV 文件时可能会有一些问题（假设它们完全支持复数）。

csvwriter.writerow(row)¶: 将 row 形参写入 writer 的文件对象，并按照当前设定形式进行格式化。

3.5 版更變: 开始支持任意类型的迭代器。

csvwriter.writerows(rows)¶: Write all the rows parameters (a list of row objects as described above) to the writer’s file object, formatted according to the current dialect.

Writer 对象具有以下公开属性：

csvwriter.dialect¶: 变种描述，只读，供 writer 使用。

DictWriter 对象具有以下公开方法：

DictWriter.writeheader()¶: 使用（构造器所规定的）字段名写入一行。

3.2 版新加入.

14.1.5. 例子¶

读取 CSV 文件最简单的一个例子:

import csv
with open('some.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

读取其他格式的文件:

import csv
with open('passwd', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
    for row in reader:
        print(row)

相应最简单的写入示例是:

import csv
with open('some.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(someiterable)

由于使用 open() 来读取 CSV 文件，因此默认情况下，将使用系统默认编码来解码文件并转换为 unicode（请参阅 locale.getpreferredencoding()）。要使用其他编码来解码文件，请使用 open 的 encoding 参数:

import csv
with open('some.csv', newline='', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

这同样适用于写入非系统默认编码的内容：打开输出文件时，指定 encoding 参数。

注册一个新的变种:

import csv
csv.register_dialect('unixpwd', delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
with open('passwd', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, 'unixpwd')

Reader 的更高级用法——捕获并报告错误:

import csv, sys
filename = '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))

尽管该模块不直接支持解析字符串，但仍可如下轻松完成:

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

註解

[1]	(1, 2) 如果没有指定 `newline=''`，则嵌入引号中的换行符将无法正确解析，并且在写入时，使用 `\r\n` 换行的平台会有多余的 `\r` 写入。由于 csv 模块会执行自己的（通用）换行符处理，因此指定 `newline=''` 应该总是安全的。

14.1. `csv` — CSV 文件读写¶

14.1.1. 模块内容¶

14.1.2. 变种与格式参数¶

14.1.3. Reader 对象¶

14.1.4. Writer 对象¶

14.1.5. 例子¶

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14.1. csv — CSV 文件读写¶

14.1.1. 模块内容¶

14.1.2. 变种与格式参数¶

14.1.3. Reader 对象¶

14.1.4. Writer 对象¶

14.1.5. 例子¶

14.1. `csv` — CSV 文件读写¶