csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格：
就可以存储为csv文件，文件内容是：
No.,Name,Age,Score1,mayi,18,99 2,jack,21,89 3,tom,25,95 4,rain,19,80
假设上述csv文件保存为"test.csv"
1.读文件
如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一个字段，利用Python自带的csv模块，有两种方法可以实现：
第一种方法使用reader函数
接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
#读with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
rows = [row for row in reader]
print(rows)得到：
[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'], ['1', 'mayi', '18', '99'], ['2', 'jack', '21', '89'], ['3', 'tom', '25', '95'], ['4', 'rain', '19', '80']]
要提取其中某一列，可以用下面的代码：
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
#读取第二列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.reader(f)
column = [row[1] for row in reader]
print(column)得到：
['Name', 'mayi', 'jack', 'tom', 'rain']
注意从csv读出的都是str类型。这种方法要事先知道列的序号，比如Name在第2列，而不能根据'Name'这个标题查询。
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这时可以采用第二种方法：
第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv
#读
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
column = [row for row in reader]
print(column)得到：
[{'No.': '1', 'Age': '18', 'Score': '99', 'Name': 'mayi'},
{'No.': '2', 'Age': '21', 'Score': '89', 'Name': 'jack'},
{'No.': '3', 'Age': '25', 'Score': '95', 'Name': 'tom'},
{'No.': '4', 'Age': '19', 'Score': '80', 'Name': 'rain'}]如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#读取Name列的内容
with open("test.csv", "r", encoding = "utf-8") as f:
reader = csv.DictReader(f)
column = [row['Name'] for row in reader]
print(column)得到：
['mayi', 'jack', 'tom', 'rain']
2.写文件
读文件时，我们把csv文件读入列表中，写文件时会把列表中的元素写入到csv文件中。
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import csv
#写：追加
row = ['5', 'hanmeimei', '23', '81']
out = open("test.csv", "a", newline = "")
csv_writer = csv.writer(out, dialect = "excel")
csv_writer.writerow(row)得到：
