CSV 是一种以纯文本形式存储表格数据的文件，由于其数据一般使用逗号分割因此里边的 C 代表的就是 Comma，逗号的意思。但是，使用逗号分割并不是必须的，也可以使用制表符或其他符号分割。

在 Python 中提供了标准库 csv 模块来支持完整的功能。本文将详细讲解 csv 的读取与写入。

Python 写入 CSV

以下是一个简单的写入案例：

import csv

with open("data.csv", "w") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Name", "Age", "Country"])
    writer.writerow(["John", 25, "USA"])
    writer.writerow(["Mary", 20, "Canada"])

如上述代码中，我们先打开一个文件 data.csv，并设置为 w（写）模式，然后调用 csv.writer 方法，将 f 对象传入，使用writer.writerow 来设置内容，就可以将数据写入到 csv 中，效果如下图。

空行问题

在运行结果中可以看到, 数据之间会有一行空行，这个也非常容易处理，只需要在文件处设置 newline=""即可

open("data.csv", "w", newline="")

替换分隔符

上边代码中，默认使用逗号作为分隔符，正如前边所说，CSV 中可以使用其他符号做为分隔符，因此需要在初始化 CSV 对象时，使用delimiter参数指定分隔符类型。

import csv

with open("data.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=" ")
    writer.writerow(["Name", "Age", "Country"])
    writer.writerow(["John", 25, "USA"])
    writer.writerow(["Mary", 20, "Canada"])

如上述代码，我们使用空格做为分隔符，运行结果如下

但是需要注意的是，修改分隔符后，如果使用 wps 或 Word 文档打开需要重新设置分隔符，否则就会导致其无法准确分割文件中内容。如下，wps 在没有重新设置分隔符就将每行数据认为是一个整的数据内容。

writerow 和writerows 区别

两个方法都是写入行内容，其中writerow 用来写入一行内容，writerows 用来写入多行内容。

writer.writerow(["Name", "Age", "Country"])

writer.writerows([["Name", "Age", "Country"], 
                  ["John", 25, "USA"], 
                  ["Mary", 20, "Canada"]])

使用字典写入

在做爬虫数据时，更多的是将字典数据保存起来，因此 Python 中提供了 DictWriter 方法来实现此功能。

import csv

with open("data.csv", "w", newline="") as f:
 # 初始化
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["name", "age", "city"])
    # 写入头信息
    writer.writeheader()
    writer.writerow({"name": "John", "age": 20, "city": "New York"})
    writer.writerow({"name": "Jane", "age": 25, "city": "Los Angeles"})
    writer.writerow({"name": "Jim", "age": 30, "city": "Chicago"})

如上述代码中，使用DictWriter 初始化，传入文件对象，并设置标题名，需要注意的是，这里设置标题后（用于指定字典的 key 值），还需要调用writeheader()才可以，否则在文件中无法写入标题内容，写入内容同样使用writerow 方法，但是参数需要是字典类型数据，并且字典 key 值需要和初始化时指定的一致。写入效果如下：

Python 读取 CSV

在上边使用完了写入的各种方法后，我们来看看如何读取 csv 文件内容。

import csv

with open("data.csv", "r") as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

# ['name', 'age', 'city']
# ['John', '20', 'New York']
# ['Jane', '25', 'Los Angeles']
# ['Jim', '30', 'Chicago']

如上述代码中，使用 csv 中的 reader 方法即可完成数据的读取。

可以看出，读取到的数据也仅仅是将每行的数据整理到了数组中，因此如果需要将数据整理到字典中，还需要更多的逻辑来完成，如下使用DictReader 来读取，并将数据读取到一个字典中。

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.DictReader(file)
    data = [{'name': row['name'], 
             'age': row['age'], 
             'city': row['city']} 
            for row in csv_reader]

print(data)

# [{'name': 'John', 'age': '20', 'city': 'New York'}, 
# {'name': 'Jane', 'age': '25', 'city': 'Los Angeles'}, 
# {'name': 'Jim', 'age': '30', 'city': '芝加哥'}]

还有一种更为简便的方法，使用 pandas 来完成，这里不做过多的展开，后续介绍到 pandas 库时再详细说明。

import pandas as pd

# 读取CSV文件并将数据转换为字典
data = pd.read_csv('data.csv').to_dict(orient='records')

print(data)