《Python 实战指南：用最简洁的方式读取并处理 CSV 文件》

《Python 实战指南：用最简洁的方式读取并处理 CSV 文件》

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一、引言：从数据到洞察，Python 如何成为你的得力助手

在当今数据驱动的世界里，CSV 文件几乎无处不在。从财务报表到用户行为日志，从配置文件到机器学习数据集，CSV 是最常见的数据交换格式之一。它简单、轻量、易于生成和解析——而 Python，正是处理这类结构化文本数据的理想工具。

作为一位在自动化和数据处理领域摸爬滚打多年的 Python 开发者，我深知“读文件”这件事看似简单，却常常隐藏着诸多坑点：编码问题、字段缺失、格式不一致、内存瓶颈……今天这篇文章，我将带你从最基础的 CSV 读取开始，逐步深入到高效处理、异常应对、性能优化等实战技巧，帮助你构建一个既健壮又优雅的 CSV 处理程序。

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二、CSV 文件的结构与挑战

CSV（Comma-Separated Values）是一种以逗号分隔字段的纯文本格式。每一行代表一条记录，每个字段之间用逗号隔开：

name,age,city
Alice,30,Tokyo
Bob,25,Osaka
Charlie,35,Nagoya

看似简单，但实际使用中可能遇到：

• 字段中包含逗号或换行符
• 编码格式不统一（UTF-8 vs Shift-JIS）
• 缺失字段或空值
• 文件过大导致内存溢出

这些问题都需要在程序设计中加以考虑。

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三、基础实现：逐行读取 CSV 文件

我们先从最基础的目标开始：按行读取并输出一个 CSV 文件的内容。

3.1 使用内置 csv 模块

Python 的标准库中提供了 csv 模块，专门用于处理 CSV 文件。以下是一个最简洁的实现：

import csv

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

# 示例调用
read_csv_line_by_line('data.csv')

3.2 输出示例

假设 data.csv 内容如下：

name,age,city
Alice,30,Tokyo
Bob,25,Osaka

输出结果：

['name', 'age', 'city']
['Alice', '30', 'Tokyo']
['Bob', '25', 'Osaka']

3.3 使用 DictReader 提升可读性

如果你更喜欢以字典形式访问字段，可以使用 csv.DictReader：

def read_csv_as_dict(filepath):
    with open(filepath, mode='r',</