如何使用Python高效读写CSV文件？
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本文共计1473个文字，预计阅读时间需要6分钟。
问题：你想编写一个CSV格式的文件。解决方案：对于大量的CSV格式数据读写问题，都可以使用csv库。例如，假设你在一个名为stocks.csv的文件中有一批股票市场数据，如下所示：
问题
你想读写一个CSV格式的文件。
解决方案
对于大多数的CSV格式的数据读写问题，都可以使用 csv 库。、例如，假设你在一个名叫stocks.csv文件中有一些股票市场数据，就像这样：
下面向你展示如何将这些数据读取为一个元组的序列：
import csv with open('stocks.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) for row in f_csv: # Process row ...
在上面的代码中，row 会是一个元组。因此，为了访问某个字段，你需要使用下标，如row[0]访问Symbol，row[4]访问Change。
由于这种下标访问通常会引起混淆，你可以考虑使用命名元组。例如：
from collections import namedtuple with open('stock.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headings = next(f_csv) Row = namedtuple('Row', headings) for r in f_csv: row = Row(*r) # Process row ...
它允许你使用列名如 row.Symbol 和 row.Change 代替下标访问。
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问题：你想编写一个CSV格式的文件。解决方案：对于大量的CSV格式数据读写问题，都可以使用csv库。例如，假设你在一个名为stocks.csv的文件中有一批股票市场数据，如下所示：
问题
你想读写一个CSV格式的文件。
解决方案
对于大多数的CSV格式的数据读写问题，都可以使用 csv 库。、例如，假设你在一个名叫stocks.csv文件中有一些股票市场数据，就像这样：
下面向你展示如何将这些数据读取为一个元组的序列：
import csv with open('stocks.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headers = next(f_csv) for row in f_csv: # Process row ...
在上面的代码中，row 会是一个元组。因此，为了访问某个字段，你需要使用下标，如row[0]访问Symbol，row[4]访问Change。
由于这种下标访问通常会引起混淆，你可以考虑使用命名元组。例如：
from collections import namedtuple with open('stock.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headings = next(f_csv) Row = namedtuple('Row', headings) for r in f_csv: row = Row(*r) # Process row ...
它允许你使用列名如 row.Symbol 和 row.Change 代替下标访问。