Python 利用 rows 快速操作 CSV 文件

CSV 文件是一种常见的数据格式，而 Python 中的标准库 csv 提供了操作 CSV 的基本工具。csv 模块中有两种方式读取 CSV，一种是基于行操作，一种是基于列操作，这里介绍基于行操作的读取和写入。

读取 CSV 文件

以下代码展示如何使用 Python 读取 CSV 文件中的数据，并打印出来：

import csv

with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    for row in csvreader:
       print(row)

代码中，我们用 with open() 打开CSV文件，然后使用 csv 模块的 csv.reader() 方法创建 csv 读取器（csvreader）。

csv.reader() 方法将每一行数据都以列表（list）形式返回。我们使用 for 循环遍历读取器返回的每行数据，并打印出来。

写入 CSV 文件

以下代码展示如何使用 Python 将数据写入 CSV 文件：

import csv

with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    csvwriter.writerow(['Name', 'Age', 'Gender'])
    csvwriter.writerow(['Bob', '25', 'Male'])
    csvwriter.writerow(['Alice', '27', 'Female'])

代码中，我们用 with open() 打开 CSV 文件，并以写入模式打开（'w'），然后使用 csv 模块的 csv.writer() 方法创建一个 csv 写入器（csvwriter）。

csvwriter.writerow() 方法可以将一行数据写入 CSV 文件。每一行数据都是一个列表（list），我们可以根据需要添加或删除列表元素。最后，我们必须关闭文件。

GitHub 上也提供了一个 简单的 CSV 操作例子，有兴趣的同学可以去看一下。

使用 rows 进行快速操作

Python 3.6 引入了一种新的数据类型（data type）叫做 rows。Rows 本质上是一个命名元组（NamedTuple），可以将类似于三列四行的表格数据转换为一个 rows 序列。以下是一个简单的例子：

from collections import namedtuple

Person = namedtuple('Person', 'name age gender')

bob = Person('Bob', 25, 'Male')
alice = Person('Alice', 27, 'Female')
people = [bob, alice]

for person in people:
    print(person.name, person.age, person.gender)

代码中，我们创建了一个名字为 Person 的 rows，列名为 name、age、gender。然后我们创建了两个人物 bob 和 alice，赋予他们各自的 name、age 和 gender 值，并将它们包装成 rows 。

最后，我们使用 for 循环遍历 people，打印出每个人物的信息。

结合 csv 模块，我们可以很轻松地实现读取和写入 CSV 文件的操作。以下是一个示例代码：

import csv
from collections import namedtuple

Person = namedtuple('Person', 'name age gender')

# 读取 CSV 文件
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    csvreader = csv.reader(csvfile)
    people = [Person(row[0], row[1], row[2]) for row in csvreader]

# 写入 CSV 文件
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    csvwriter.writerow(['Name', 'Age', 'Gender'])
    for person in people:
        csvwriter.writerow([person.name, person.age, person.gender])

在读取 CSV 文件时，我们使用了一个列表推导式。将 CSV 中的每行数据转换为名为 people 的 rows 序列中的一个 rows 对象。

在写入 CSV 文件时，我们使用了一个 for 循环遍历 people 序列，将每个 rows 对象的属性值写入输出文件中。

总结

本文介绍了 Python 中如何使用标准库 csv 快速处理 CSV 文件，并介绍了 Python 3.6 中新的数据类型 rows 的操作方法。通过 rows 可以快速地创建类似于表格的数据并进行操作。