python处理csv文件最核心且推荐的方式是使用内置的csv模块，它轻量、高效且能直接掌控数据流。2. 读取csv文件应使用csv.reader或更推荐的csv.dictreader，配合with open()确保文件安全关闭，并添加newline=''避免空行问题。3. 写入csv文件使用csv.writer或csv.dictwriter，分别通过writerow()和writerows()写入单行或多行数据。4. 处理带表头的csv文件时，应优先使用csv.dictreader和csv.dictwriter，它们以字典形式操作数据，按列名访问，避免因列顺序变化导致的错误，提升代码可读性和健壮性。
Python处理CSV文件，最核心且推荐的方式就是使用内置的
csv模块。它提供了读写CSV格式数据的强大功能，兼顾了效率和灵活性，能很好地应对各种复杂情况。无论是简单的文本操作，还是处理带有特殊字符、不同分隔符的大型文件，
csv模块都能高效应对，让你对数据流有更直接的掌控感。
说起Python处理CSV，我脑子里第一个跳出来的就是那个朴实无华但极其强大的内置
csv模块。它不像pandas那样大而全，但对于日常的CSV操作，绝对是够用且高效的。我个人偏爱它，因为它轻量，依赖少，而且能让你对数据流有更直接的掌控感。
最常见的操作无非是读和写。
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读CSV文件： 打开文件是第一步，务必用
with open(...)，这能保证文件被正确关闭，避免资源泄露——这可是个好习惯。
import csv
def read_csv_example(filepath):
data = []
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file:
reader = csv.reader(file)
# 如果文件有标题行，可以用 next(reader, None) 跳过
# header = next(reader, None)
for row in reader:
data.append(row)
print(f"成功读取 {len(data)} 行数据。")
for i, row in enumerate(data[:3]): # 打印前三行看看
print(f"行 {i+1}: {row}")
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{filepath}' 未找到。")
except Exception as e:
print(f"读取文件时发生错误：{e}")
return data
# 假设有一个名为 'example.csv' 的文件
# 内容示例：
# Name,Age,City
# Alice,30,New York
# Bob,24,London
# read_csv_example('example.csv')这里有个小细节，
newline=''很重要，它能防止在Windows上写入CSV时出现空行。我以前就踩过这个坑，调试了半天才发现是这个参数没加。
csv.reader会把每一行读成一个列表，很直观。
写CSV文件： 写入也类似，用
csv.writer。
import csv
def write_csv_example(filepath, data_to_write):
try:
with open(filepath, 'w', encoding='utf-8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
# 写入标题行
writer.writerow(['Name', 'Age', 'City'])
# 写入多行数据
writer.writerows(data_to_write)
print(f"数据成功写入到 '{filepath}'。")
except Exception as e:
print(f"写入文件时发生错误：{e}")
# 示例数据
sample_data = [
['Alice', 30, 'New York'],
['Bob', 24, 'London'],
['Charlie', 35, 'Paris']
]
# write_csv_example('output.csv', sample_data)writerow和
writerows分别用于写入单行和多行，非常方便。这些都是基础，但掌握好它们，日常工作就能顺畅很多。
处理带表头（Header）的CSV文件有哪些技巧？
在实际工作中，CSV文件几乎都有表头。直接用
csv.reader虽然能读，但你得记住每一列是啥，万一顺序变了，代码就得跟着改，这简直是噩梦。所以，我强烈推荐使用
csv.DictReader和
csv.DictWriter。
用DictReader
读取带表头的CSV：
DictReader会把每一行读成一个字典，字典的键就是表头里的列名。这简直是太方便了，你再也不用担心列的顺序问题，直接按名字取值就行。
import csv
def read_csv_with_header(filepath):
data = []
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file:
reader = csv.DictReader(file)
# reader.fieldnames 会自动获取表头
print(f"文件表头: {reader.fieldnames}")
for row in reader:
data.append(row)
print(f"成功读取 {len(data)} 行数据（不含表头）。")
for i, row in enumerate(data[:3]):
print(f"行 {i+1}: {row}")
# 访问数据就像访问字典一样
# print(row[' 
