Le module CSV de Python fournit un moyen facile de lire et d'écrire des fichiers CSV. 1. Lors de la lecture d'un fichier CSV, vous pouvez utiliser CSV.Reader () pour lire la ligne par ligne et retourner chaque ligne de données en tant que liste de cha?nes; Si vous devez accéder aux données via des noms de colonne, vous pouvez utiliser CSV.DicTreader () pour cartographier chaque ligne dans un dictionnaire. 2. Lorsque vous écrivez dans un fichier CSV, utilisez CSV.Writer () et Call Writerow () ou Writerrows () pour écrire des lignes de données uniques ou multiples; Si vous souhaitez rédiger des données de dictionnaire, utilisez CSV.DictWriter (), vous devez d'abord définir le nom de la colonne et écrire l'en-tête via WriteHeader (). 3. Lorsque vous traitez avec des cas de bord, le module gère automatiquement les virgules et les ruptures de ligne dans les champs cités, mais prêtez attention à utiliser correctement les devis; Dans le même temps, vous devez prêter attention aux problèmes d'encodage, tels que UTF-8-Bom sous Windows et éviter les problèmes causés par des lignes vides. Il est recommandé de toujours définir newline = '' lors de l'ouverture du fichier. 4. Le module prend en charge les délimiteurs personnalisés. Après avoir enregistré un dialecte personnalisé via csv.register_dialect (), il peut facilement gérer les fichiers de données séparés par des délimiteurs non standard (tels que les onglets).

Travailler avec les fichiers CSV dans Python est simple grace au module csv intégré. Que vous lisiez ou que vous écriviez à un fichier CSV, ce module vous donne des outils simples qui gérent les taches les plus courantes sans avoir rien d'autre.

Lire des fichiers CSV

Si vous souhaitez retirer les données d'un fichier CSV, la fonction csv.reader() est votre option de référence. Il lit la ligne de fichier par ligne, vous donnant chaque ligne comme une liste de cha?nes.

Disons que vous avez un fichier appelé data.csv qui ressemble à ceci:

 Nom, age, emplacement
Alice, 30 ans, New York
Bob, 25 ans, Los Angeles
Charlie, 35 ans, Chicago

Voici comment vous le liriez:

 Importer CSV

avec open ('data.csv', newline = '') comme csvfile:
    lecteur = CSV.Reader (CSVFile)
    Pour Row in Reader:
        Imprimer (ligne)

Ce sera sorti:

 ['Name', 'age', 'emplacement']
[?Alice?, ?30?, ?New York?]
['Bob', '25', 'Los Angeles']
['Charlie', '35', 'Chicago']

Quelques choses à noter:

• Assurez-vous d'utiliser newline='' lors de l'ouverture du fichier pour éviter les problèmes avec des lignes vides sur certaines plates-formes.
• Chaque ligne est renvoyée en tant que liste, donc si vous avez besoin de valeurs spécifiques, indexez simplement dans la liste (par exemple, row[1] pour l'age).

Si votre CSV a des en-têtes et que vous souhaitez travailler avec des champs nommés, envisagez d'utiliser csv.DictReader , qui mappe chaque ligne à un dictionnaire:

 avec open ('data.csv', newline = '') comme csvfile:
    lecteur = csv.dictreader (csvfile)
    Pour Row in Reader:
        imprimer (ligne ['name'], ligne ['age'])

Maintenant, vous travaillez avec des paires de valeurs clés au lieu d'index - plus facile à gérer si vos données ont des noms de colonne clairs.

écriture dans les fichiers CSV

La rédaction de données dans un fichier CSV est tout aussi facile à l'aide de csv.writer() . Vous créez un objet d'écrivain, puis passez-le des lignes de données.

Supposons que vous ayez une liste de listes et que vous souhaitez les écrire dans un nouveau fichier CSV:

 data = [
    ['Name', '?ge', 'Location'],
    ['Alice', '30', 'New York'],
    ['Bob', '25', 'Los Angeles']
]]

avec open ('output.csv', 'w', newline = '') comme csvfile:
    écrivain = csv.writer (csvfile)
    écrivain.writerows (données)

Vous obtiendrez un fichier qui ressemble à ceci:

 Nom, age, emplacement
Alice, 30 ans, New York
Bob, 25 ans, Los Angeles

Quelques conseils:

• Utilisez le mode 'w' pour écraser un fichier existant ou en créer un nouveau.
• Si vous souhaitez ajouter un CSV existant, utilisez plut?t le mode 'a' .
• La méthode writerow() écrit une seule ligne, tandis que writerows() écrit plusieurs lignes à la fois.

Encore une fois, si vous souhaitez écrire des dictionnaires au lieu de listes, utilisez csv.DictWriter . N'oubliez pas de spécifier d'abord les noms de champs:

 FieldNames = ['Name', 'Age', 'Location']

avec open ('output.csv', 'w', newline = '') comme csvfile:
    écrivain = csv.dictwriter (csvfile, fieldNames = fieldNames)
    writer.writeHeader ()
    writer.writerow ({'name': 'Alice', 'Age': 30, 'Location': 'New York'})

Traiter les cas de bord

Les fichiers CSV contiennent parfois des virgules à l'intérieur des champs cités, ou même des ruptures de ligne dans les cellules. Le module csv gère automatiquement ces cas, mais uniquement si vous utilisez correctement le module.

Par exemple, si un nom est écrit comme "Smith, John" à l'intérieur d'une cellule, le lecteur le traitera toujours comme une valeur unique - tant que les devis sont correctement utilisés dans le fichier.

Soyez également prudent avec le codage:

• Sur Windows, en particulier avec les CSV générés par Excel, vous pourriez rencontrer des problèmes UTF-8-BOM. Dans ce cas, ouvrez le fichier avec encoding='utf-8-sig' .
• Si vous avez affaire à des personnages non anglais, assurez-vous de définir le codage correct lors de la lecture et de l'écriture.

Une autre chose à surveiller: les lignes vides. Certains lecteurs de CSV (comme Excel) peuvent mal interpréter des lignes vierges supplémentaires. Pour éviter cela, utilisez toujours newline='' lors de l'ouverture des fichiers en mode écriture.

Enfin, n'oubliez pas les dialectes. Le module csv prend en charge les dialectes personnalisés si votre CSV utilise des délimiteurs non standard (comme des onglets ou des semi-colons). Par exemple:

 csv.register_dialect ('mydialect', délimiter = '\ t', citant = csv.quote_none)

avec open ('data.tsv', newline = '') comme f:
    lecteur = csv.reader (f, dialect = 'mydialect')

De cette fa?on, vous pouvez adapter le module csv pour s'adapter à différents formats sans réécrire votre logique.

Ces modèles de base couvrent la plupart des cas d'utilisation. Une fois que vous êtes à l'aise avec eux, vous pouvez commencer à les combiner - comme la lecture d'un CSV, le traitement des données et l'écriture à un autre. Mais même si vous vous arrêtez ici, vous avez des outils solides pour gérer les fichiers CSV dans Python.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!