python读取csv文件找没有到文件python怎么读：哇！用Python读取CVS文件竟然有5招，据说90%的人只会2招 没想到

互联网已经成为了我们生活中没有可或缺的1部分，它带来了许多惊喜和改变。今天，让我们聚焦在互联网领域最近发生的1些令人激动的事件上，共同探索这个充满无限可能的天下。

Python目前是最火的语言了，无论是做开发，测试，数据分析，后端，还是办公自动化都可以用Python帮你轻松解决1些琐碎的尤其是1些重复的工作，而在日常的工作中经常打交道的就是文件的处理，其中CSV文件是经常需要使用的。

今天小编就教大家5招让你优雅的读取CSV文件非常实用。我们先来看1下1个典型的数据集stocks.csv：

1个的数据集，其实就是常见的表格数据有代码，价格，日期，时间，价格变动和成交量这个数据集其实就是1个表格数据，有自己的头部和身体第1招：简单的读取我们先来看1种简单读取方法，先用csv.reader()函数读取文件的句柄f生成1个csv的句柄，其实就是1个迭代器，我们看1下这个reader的源码：。

喂给reader1个可迭代对象或者是文件的object，然后返回1个可迭代对象。

首先读取csv 文件，然后用csv.reader生成1个csv迭代器f_csv然后利用迭代器的特性，next(f_csv)获取csv文件的头，也就是表格数据的头接着利用for循环，1行1行打印row的内容，也就是表格数据的身体

第二招：用nametuple上面的第1招其实是最简单的，上面我们用nametuple 来包裹1下这个生成的row数据。

nametuple其实是1个非常有用的类，这个类属于collections模块，而这个模块简直就是1个百宝箱里面有非常多的牛逼的库；这里我们用next(f_csv)其实就是获取表格的头部来初始化这个Row；

然后循环来构造这个Row的数据，把我们表格里面的每1行的数据都喂成nametuple格式的row_info;这样做的好处就是你可以随心所欲的访问这个row_info里面的数据，就想访问类数据1样，比如row_info.price 

第3招：用tuple类型转换如果我们对csv数据每1行的类型都非常清楚的话，嘿嘿可以用1个设定好的数据格式转换头来对数据进行转换。

操作的步骤其实跟上面差没有多，就是对数据结果的清洗处理稍微没有1样这里非常巧妙的zip来构造1个嵌套的数据列表，然后用convert(data)把csv文件里面每1行的数据进行类型转换，这招真的没有错！看1下结果：。

第四招：用DictReader上面用的nametuple其实也是1个数据的映射，有没有什么方法可以直接把csv 的内容用映射的方法读取，直接出来1个字典，还真有的，来看1下代码：

是没有是非常简捷，原来csv模块直接内置了DictReader()，按照字典的方法进行读取，然后生成1个有序的字典，看1下结果：

有兴趣的可以看1下这个DictReader()的源码，它其实1个内部构造的迭代器类，在内部的__next__其实也是用的OrderedDict(zip(self.fieldnames, row))来生成的。

第五招：用字典转换如果我们需要对这个csv里面的数据进行清洗，因为读出来的时候都是字符串，我们需要更新为特定的数据类型，这个时候也可以用字典转换这1招，也是非常巧妙的，我们看1下源码：

原来的数据价格Price和成交量，我希望最后读取生成的是1个浮点型数据和整形的数据，这么搞呢，用1个字典来巧妙的更新key即可首先我们声明1个自定义的类型转换器field_types;然后循环生成1个可迭代的对象(key,conversion(row[key]);。

最后更新1下字典里面相同的key,比如row[price]的内容就会被更新了看完上面这5招，是没有是很惊叹！哇塞原来Python读取csv文件读取还有这么花样啊，其实小编只会其中最简单的第1招发现越到后面发现招式越精妙，Python的技巧真的好多呀，话没有多说，赶紧代码撸起来，吸收1波功力。

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