用Python标准库轻松读写CSV文件

做数据分析或者处理表格的时候，CSV 文件几乎是绕不开的存在。它结构简单，Excel 能打开，数据库能导入，连 Python 也能直接操作。关键是，不用装额外的包，Python 自带的标准库就支持读写 CSV。

为什么用标准库？

很多人一上来就想 pip install pandas，但如果你只是想快速导出几行数据，或者读个配置表，根本没必要引入大块头。标准库里的 csv 模块轻量又稳定，写脚本、做自动化任务刚刚好。

写一个简单的 CSV 文件

比如你有个程序要记录每天的气温，想存成 CSV 方便后续查看。可以直接这样写：

import csv

with open('temperature.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['日期', '温度'])
    writer.writerow(['2024-04-01', 23])
    writer.writerow(['2024-04-02', 25])
    writer.writerow(['2024-04-03', 22])

这里注意要加上 newline=''，否则在 Windows 上可能会多出空行。writerow 接收一个列表，按顺序写入一行。

读取已有 CSV 数据

如果想看看之前记录的气温，可以反过来读：

import csv

with open('temperature.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

输出结果会是每行作为一个列表：

['日期', '温度']
['2024-04-01', '23']
['2024-04-02', '25']
['2024-04-03', '22']

数值会被读成字符串，需要计算的话记得转成 float 或 int。

用字典方式操作更直观

有时候字段多了，靠位置对应容易搞混。csv 还提供了 DictReader 和 DictWriter，可以用字段名来读写。

比如用字典写入：

import csv

with open('users.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    fieldnames = ['姓名', '年龄', '城市']
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'姓名': '张三', '年龄': 28, '城市': '北京'})
    writer.writerow({'姓名': '李四', '年龄': 32, '城市': '上海'})

读的时候也一样清晰：

with open('users.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    for row in reader:
        print(f"{row['姓名']} 来自 {row['城市']}")

这种方式特别适合处理表头固定的配置表或导出报表，代码一眼就能看懂。

下次再碰到要生成个简单表格，或者解析个数据清单，先试试标准库的 csv 模块，省事又可靠。