writer.writerow([website_name, encrypted_password.decode()])# Ensure storing string representation # Function to retrieve password from CSV file defretrieve_password(website_name): withopen('credentials.csv','r')ascsvfile: reader = csv.reader(csv...
reader=csv.reader(f)forrowinreader:print(row) 输出结果为: ['Name','Age','Gender'] ['John','30','M'] ['Lisa','25','F'] ['Mike','40','M'] 可以看到第一行是表头,后面的每一行都是数据行。 写入CSV文件 要写入CSV文件,可以使用csv.writer()函数。该函数接受一个文件对象和一个选项(...
reader = csv.reader(open(filepath, "rU")) try: for row in reader: print 'Row read successfully!', row except csv.Error, e: sys.exit('file %s, line %d: %s' % (filename, reader.line_num, e)) 一个文件引发此错误: file my.csv, line 1: line contains NULL byte 我能做什么?Googl...
file = open('test.csv', 'r') # 调用csv模块的reader方法,得到的结果是一个可迭代对象 reader = csv.reader(file) # 对结果进行遍历,获取到结果里的每一行数据 for row in reader: print(row) file.close() 五、将数据写入内存 除了将数据写入到一个文件以外,我们还可以使用代码,将数据暂时写入到内存里...
for row in reader: print(row) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上面的代码中,csv.reader() 函数将文件对象转换为一个 reader 对象,reader 对象可以迭代读取 CSV 文件的每一行数据。在循环中,我们可以对每行数据进行处理,比如打印、统计等。 import csv ...
reader = csv.reader(f) rows=[row for row in reader] print(rows[0]) --- #方式二 import csv with open("D:\\test.csv") as f: #1.创建阅读器对象 reader = csv.reader(f) #2.读取文件第一行数据 head_row=next(reader) print(head_...
1. csv.reader 对象和 csv 文件读取 【示例】csv.reader 对象于从 csv 文件读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importcsvwithopen('豆瓣.csv','r',encoding='utf-8')asf:read=csv.reader(f)forrowinread:print(row)
csvfile=open('./data.csv','r')reader=csv.reader(csvfile)forrowinreader:print(row) import csv将导入 Python 自带的 csv 模块。csvfile = open('./data.csv', 'r')以只读的形式打开数据文件并存储到变量csvfile中。然后调用 csv 的reader()方法将输出保存在reader变量中,再用 for 循环将数据输出。
"hello, world, python"print(str.split(","))# 在其他函数中使用 sep 来控制输出或输入的格式# 例如，在 csv 模块中使用 sep 来指定 CSV 文件的字段分隔符import csvwith open("data.csv", "r") as f: reader = csv.reader(f, delimiter=",") for row in reader: print(row)
reader =csv.reader(f) enrollments=[row for row in reader] print enrollments #返回的类型都是:list out: [['account_key', 'status', 'join_date', 'cancel_date', 'days_to_cancel', 'is_udacity', 'is_canceled'], ['448', 'canceled', '2014-11-10', '2015-01-14', '65', 'True'...