在 Python 里边有个模块 csv ,它包含了 CSV 读取/生成所需的所有支持,并且它遵守 RFC 标准(除非你覆盖了相应的配置),因此默认情况下它是能够读取和生成合法的 CSV 文件。 那么,我们看看它是如何工作的: import csv with open('my.csv', 'r+', newline='') as csv_file: reader = csv.reader(csv_fil...
#-*- coding: utf-8 -*-#python 27#xiaodeng#读取CSV文件(reader和DictReader2个方法)importcsv#csv文件,是一种常用的文本格式,用以存储表格数据,很多程序在处理数据时会遇到csv格式文件files=open('test.csv','rb')#方法一:按行读取,返回的是一个迭代对象'''reader=csv.reader(files) for line in reade...
代码如下：# 通过 open 函数打开 info.csv ，并将文件对象保存在 fo 中fo = open("info.csv ")# 通过打开 CSV 文件的文件对象作为参数来创建 DictReader 类的对象，存在 reader 变量中reader = CSV.DictReader(fo)# 调用 reader 对象的 fieldnames 属性，获取 CSV 文件中表格的表头headers = reader.fieldname...
#读取CSV⽂件(reader和DictReader2个⽅法)import csv #csv⽂件，是⼀种常⽤的⽂本格式，⽤以存储表格数据，很多程序在处理数据时会遇到csv格式⽂件 files=open('test.csv','rb')#⽅法⼀：按⾏读取，返回的是⼀个迭代对象 '''reader=csv.reader(files)for line in reader:print line '...
print line'''print'***'*10#方法二:读取结果生成一个dictReader=csv.DictReader(files)forrowinReader:#print row#上一句输出结果:#{'url': 'baidu.com', 'xuhao': '1', 'key': '\xe7\x99\xbe\xe5\xba\xa6'}#简单的数据处理printrow['xuhao'],row['url'] ...
csv_reader = csv.DictReader(csv_file) for row in csv_reader: # 可以通过列标题访问每个字段 # 例如:row['Name'], 依此类推 # 进行数据处理操作,例如打印特定字段的值 print(row['Name']) 使用示例 假设我们有一个CSV文件,内容如下: name, id, major ...
在reader = csv.DictReader(f,fieldnames=['new_id','new_name','new_age'])中添加参数fieldnames=['new_id','new_name','new_age']用来指定键。 示例代码2: import csv f = open('sample','r',encoding='utf8') # 通过fieldnames参数指定字段 ...
python读取CSV文件 2016-10-08 10:00 −python中有一个读写csv文件的包,直接import csv即可。利用这个python包可以很方便对csv文件进行操作,一些简单的用法如下。 1. 读文件 csv_reader = csv.reader(open('data.file', encoding='utf-8')) for ro... ...
步骤1:读取CSV文件 AI检测代码解析 importcsv# 打开CSV文件withopen('file.csv','r')asfile:reader=csv.reader(file) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤2:使用DictReader AI检测代码解析 importcsv# 打开CSV文件并使用DictReaderwithopen('file.csv','r')asfile:reader=csv.DictReader(file) ...
Python的csv.DictReader是一个用于读取CSV文件的模块,它可以将CSV文件的每一行转换为一个字典对象。在处理大型CSV文件时,可能会遇到内存使用问题。 内存使用问题主要出现在读取大型CSV文件时,因为csv.DictReader默认将整个文件加载到内存中进行处理。这可能导致内存溢出,特别是当CSV文件非常大时。