Одним из распространенных файловых форматов, которые хранят в удобном виде информацию, является формат csv. Каждая строка в файле csv представляет отдельную запись или строку, которая состоит из отдельных столбцов, разделенных запятыми. Собственно поэтому формат и называется Comma Separated Values. Но хотя формат csv — это формат текстовых файлов, Python для упрощения работы с ним предоставляет специальный встроенный модуль csv.
Рассмотрим работу модуля на примере:
import csvFILENAME = "users.csv"users = [ ["Tom", 28], ["Alice", 23], ["Bob", 34]]with open(FILENAME, "w", newline="") as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(users) with open(FILENAME, "a", newline="") as file: user = ["Sam", 31] writer = csv.writer(file) writer.writerow(user)При открытии файла на запись в качестве третьего параметра указывается значение newline="" — пустая строка позволяет корректно считывать строки из файла вне зависимости от операционной системы.
Для записи нам надо получить объект writer, который возвращается функцией csv.writer(file). В эту функцию передается открытый файл. А собственно запись производится с помощью метода writer.writerows(users) Этот метод принимает набор строк. В нашем случае это двухмерный список.
Если необходимо добавить одну запись, которая представляет собой одномерный список, например, ["Sam", 31], то в этом случае можно вызвать метод writer.writerow(user)
В итоге после выполнения скрипта в той же папке окажется файл users.csv, который будет иметь следующее содержимое:
|
1
2
3
4
|
Tom,28Alice,23Bob,34Sam,31 |
Для чтения из файла нам наоборот нужно создать объект reader:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
import csvFILENAME = "users.csv"with open(FILENAME, "r", newline="") as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row[0], " - ", row[1]) |
При получении объекта reader мы можем в цикле перебрать все его строки:
Tom - 28 Alice - 23 Bob - 34 Sam - 31
Работа со словарями
В примере выше каждая запись или строка представляла собой отдельный список, например, ["Sam", 31]. Но кроме того, модуль csv имеет специальные дополнительные возможности для работы со словарями. В частности, функция csv.DictWriter() возвращает объект writer, который позволяет записывать в файл. А функция csv.DictReader() возвращает объект reader для чтения из файла. Например:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
|
import csvFILENAME = "users.csv"users = [ {"name": "Tom", "age": 28}, {"name": "Alice", "age": 23}, {"name": "Bob", "age": 34}]with open(FILENAME, "w", newline="") as file: columns = ["name", "age"] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=columns) writer.writeheader() # запись нескольких строк writer.writerows(users) user = {"name" : "Sam", "age": 41} # запись одной строки writer.writerow(user)with open(FILENAME, "r", newline="") as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: print(row["name"], "-", row["age"]) |
Запись строк также производится с помощью методов writerow() и writerows(). Но теперь каждая строка представляет собой отдельный словарь, и кроме того, производится запись и заголовков столбцов с помощью метода writeheader(), а в метод csv.DictWriter в качестве второго параметра передается набор столбцов.
При чтении строк, используя названия столбцов, мы можем обратиться к отдельным значениям внутри строки: row["name"].