python解析csv

在Python中，可以使用内置的csv模块来解析CSV（逗号分隔值）文件。CSV文件是一种常见的文本文件格式，用于存储表格数据，每行数据由逗号或其他分隔符分隔成不同的字段。以下是一个简单的示例，演示如何使用csv模块来解析CSV文件：

假设有一个名为"data.csv"的CSV文件，内容如下：

Name,Age,Country
Alice,25,USA
Bob,30,Canada
Charlie,22,UK

以下是使用csv模块解析CSV文件的示例代码：

import csv

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    
    # 遍历每一行数据
    for row in csv_reader:
        name = row[0]
        age = row[1]
        country = row[2]
        print(f"Name: {name}, Age: {age}, Country: {country}")

运行这段代码后，会得到类似以下的输出：

Name: Name, Age: Age, Country: Country
Name: Alice, Age: 25, Country: USA
Name: Bob, Age: 30, Country: Canada
Name: Charlie, Age: 22, Country: UK

在这个示例中，首先打开CSV文件并使用csv.reader创建一个CSV读取器。然后，通过遍历每一行数据，可以访问每个字段的值。

如果你的CSV文件包含标题行，可以使用csv.DictReader来更方便地按照字段名访问数据。以下是使用csv.DictReader的示例代码：

import csv

# 打开CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
    
    # 遍历每一行数据
    for row in csv_reader:
        name = row['Name']
        age = row['Age']
        country = row['Country']
        print(f"Name: {name}, Age: {age}, Country: {country}")

使用csv.DictReader，可以通过字段名而不是索引来访问每个字段的值。这使得代码更易读和维护，特别是在处理包含多个字段的CSV文件时。