Python CSV文件读取、写入总结

深藏阁楼爱情的钟 2022-09-11 07:21 370阅读 0赞

前提：Python导入csv 模块

import csv

## 创建： ##

利用csv包中的writer函数，如果文件不存在，会自动创建，需要注意的是，**文件后缀一定要是.csv，这样才会创建csv文件**

eg:

# 创建文件
            f = open('长沙二手房数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
            csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                                       '房价', '单价', '发布信息'])
            # 写入表头
            csv_writer.writeheader()
            '''
            '''
            csv_writer.writerow(dit)
            # dit 为写入数据,数据类型为：字典

## 读： ##

利用csv.reader可以读csv文件，然后返回一个可迭代的对象csv\_read，我们可以直接从csv\_read中取数据

eg:

with open('长沙二手房数据.csv', 'rt', newline='', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        csv_read = csv.reader(f)
        for line in csv_read:
            print(type(line))
            print(line)

实战：爬虫爬取链家(长沙)二手房数据，并写入csv 文件中

import csv
    import parsel
    import requests
    
    
    def downloadLianjia(url):
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                          'Chrome/81.0.4044.138 '
                          'Safari/537.36 '
        }
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        print(response.text)
    
        selector = parsel.Selector(response.text)
        lis = selector.css('.sellListContent li')
        for li in lis:
            # 标题
            title = li.css('.title a::text').get()
            # 地址
            positionInfo = li.css('.positionInfo a::text').getall()
    
            community = ''
            address = ''
            if len(positionInfo):
                # 小区
                community = positionInfo[0]
                # 地名
                address = positionInfo[1]
            # 房子基本信息
            houseInfo = li.css('.houseInfo::text').get()
            # 房价
            print('数据类型:', type(li.css('.totalPrice span::text').get()))
            txt = li.css('.totalPrice span::text').get()
            Price = ''
            if isinstance(txt, str):
                Price = li.css('.totalPrice span::text').get() + '万'
            # 单价
            print('单价数据类型:', type(li.css('.unitPrice span::text').get()))
            txt = li.css('.unitPrice span::text').get()
            unitPrice = ''
            if isinstance(txt, str):
                unitPrice = li.css('.unitPrice span::text').get().replace('单价', '')
            # 发布信息
            followInfo = li.css('.followInfo::text').get()
            dit = {
                '标题': title,
                '小区': community,
                '地名': address,
                '房子基本信息': houseInfo,
                '房价': Price,
                '单价': unitPrice,
                '发布信息': followInfo,
            }
            print(dit)
    
            # 创建文件
            f = open('长沙二手房数据.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
            csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                                       '房价', '单价', '发布信息'])
            # 写入表头
            csv_writer.writeheader()
            '''
            '''
            csv_writer.writerow(dit)
    
    
    for page in range(1, 101):
        url = 'https://cs.lianjia.com/ershoufang/'
        downloadLianjia(url)

实战：读取爬虫爬取链家(长沙)二手房数据，并进行数据清洗

import csv
    
    
    def str2value(valueStr):
        valueStr = str(valueStr)
        idxOfYi = valueStr.find('亿')
        idxOfWan = valueStr.find('万')
        if idxOfYi != -1 and idxOfWan != -1:
            return int(float(valueStr[:idxOfYi])*1e8 + float(valueStr[idxOfYi+1:idxOfWan])*1e4)
        elif idxOfYi != -1 and idxOfWan == -1:
            return int(float(valueStr[:idxOfYi])*1e8)
        elif idxOfYi == -1 and idxOfWan != -1:
            return int(float(valueStr[idxOfYi+1:idxOfWan])*1e4)
        elif idxOfYi == -1 and idxOfWan == -1:
            return float(valueStr)
    
    
    # 创建文件
    f = open('长沙二手房数据清洗.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
    csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['标题', '小区', '地名', '房子基本信息',
                                               '房价', '单价', '发布信息'])
    # 写入表头
    csv_writer.writeheader()
    
    with open('长沙二手房数据.csv', 'rt', newline='', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
        csv_read = csv.reader(f)
        for line in csv_read:
            if len(line):
                txt = line[0]
                if txt != '标题' and txt != '':
                    print('总价', line[4])
                    unitPrice = 0
                    Price = 0
                    if line[4].find('万') > 0:
                        Price = str2value(line[4])
                        print('是否包含万', str2value(line[4]))
                    if line[5].find('元/平') > 0:
                        unitPrice = int(str(line[5].replace('元/平', '').replace(',', '')))
                        print('是否包含元/平', int(str(line[5].replace('元/平', '').replace(',', ''))))
                    print('单价', line[5])
                    print(line)
                    dit = {
                        '标题': line[0],
                        '小区': line[1],
                        '地名': line[2],
                        '房子基本信息': line[3],
                        '房价': Price,
                        '单价': unitPrice,
                        '发布信息': line[6],
                    }
                    csv_writer.writerow(line)

**附加：**  
python利用open打开文件的方式：

**w：**以写方式打开，  
**a：**以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件)  
**r+：**以读写模式打开  
**w+：**以读写模式打开 (参见 w )  
**a+：**以读写模式打开 (参见 a )  
**rb：**以二进制读模式打开  
**wb：**以二进制写模式打开 (参见 w )  
**ab：**以二进制追加模式打开 (参见 a )  
**rb+：**以二进制读写模式打开 (参见 r+ )  
**wb+：**以二进制读写模式打开 (参见 w+ )  
**ab+：**以二进制读写模式打开 (参见 a+ )