先简单介绍一下 csv 格式的文件是什么意思。先看一下百度百科怎么说的。
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
简单理解就是，每一行代表一个数据记录，每个字段之间用逗号进行分隔。字段可以包含文本、数字或日期等各种类型的文本数据。
下面给一个数据示例：
姓名,年龄,性别
张三,25,男
李四,30,男
王五,28,男这样的一个文件，你把它的后缀名改成csv，就可以用excel打开了，展示的效果基本和excel文件一致，当然也可以用各种编辑器打开编辑。那么在python中如何读写csv文件呢？
方案一：直接使用文本文件读写的方式
既然csv是纯文本形式存储的，那就可以按照文本文件的方式进行读写，只要知道它的规则：每一行代表一个数据记录，每个字段之间用逗号进行分隔。其实也可以用其他符号，比如分号，但是既然叫逗号分隔符，而且大多数人都是用逗号，那么我们这里最好是随大流就行了。
with open('demo.csv', 'w', encoding='utf8') as file:
file.write('姓名,年龄,性别\n')
file.write('张三,25,男\n')
file.write('李四,30,男\n')
file.write('王五,28,男\n')
with open('demo.csv', 'r', encoding='utf8') as file:
for line in file:
print(line, end='')
fields = line.strip('\n').split(',')
print(fields)方案二：标准库中的csv模块，使用其中的render和writer完成csv的读写
在上面的例子中可以看见，直接用文本的方式读写，当你需要读取的字段的时候需要使用strip和split方法进行分割，写入的时候需要将数据字段拼接成一个大的字符串，略选麻烦，其实csv文件的读取和写入可以通过内置的csv模块轻松实现。
csv.reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)
csv.writer(csvfile, dialect='excel', **fmtparams)- csvfile 可以是任何对象，只要这个对象支持 iterator 协议并在每次调用 __next__() 方法时都返回字符串，文件对象 和列表对象均适用。
- dialect 是用于不同的 CSV 变种的特定参数组
- fmtparams 可以覆写当前变种格式中的单个格式设置
import csv
with open('demo.csv', 'r', encoding='utf8') as file:
render = csv.reader(file)
print(next(render)) #['姓名', '年龄', '性别']
print(next(render)) #['张三', '25', '男']
# 也可以循环获取
for data in render:
print(data)import csv
data = [
['姓名', '年龄', '性别'],
['张三', '25', '男'],
['李四', '30', '男'],
['王五', '28', '男1'],
]
with open('demo.csv', 'w', encoding='utf8') as file:
writer = csv.writer(file)
# 逐行写入
for row in data:
writer.writerow(row)
with open('demo.csv', 'w', encoding='utf8') as file:
writer = csv.writer(file)
# 多行一起写入
writer.writerows(data)
我们看一下结果文件，发现空了一行，怎么删除这一行呢，就需要在open的时候设置newline=''，这样就删除了空行。
with open('demo.csv', 'w', encoding='utf8', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)方案三：使用csv.DictReader和csv.DictWriter读写字典文件
按照上面方案二的做法，比方案一要方便很多了，不需要自己手动去做字符串的拼接和分割了，但是它读取和写入的数据结构都是列表，需要通过索引来访问，而有时我们的数据是字典形式，具有明确标题行。
render和writer其实是更加灵活的方式，因为它不依赖于标题行的存在；而DictReader和DictWriter则更适用于那些具有明确标题行的CSV文件。DictReader假设CSV文件的第一行是标题行，并据此创建字典的键。如果CSV文件没有标题行，你需要提供fieldnames参数。
import csv
with open('demo.csv', mode='r', encoding='utf8', newline='') as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
print(row)
print(row['姓名'])
# OrderedDict([('姓名', '张三'), ('年龄', '25'), ('性别', '男')])
# OrderedDict([('姓名', '李四'), ('年龄', '30'), ('性别', '男')])
# OrderedDict([('姓名', '王五'), ('年龄', '28'), ('性别', '男')])
# 如果文件中没有标题行，根据你的CSV文件自定义列名
fieldnames = ['姓名', '年龄', '性别']
with open('demo.csv', mode='r', encoding='utf8', newline='') as file:
reader = csv.DictReader(file, fieldnames=fieldnames)
for row in reader:
print(row)
print(row['姓名'])
# 结果是一样的再看一下写入
import csv
fieldnames = ['姓名', '年龄', '性别']
with open('demo.csv', mode='w', encoding='utf8', newline='') as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerow({'姓名': '111', '年龄': '222', '性别': '333'})如何解析字段中包含逗号(,)的csv文件
再思考一个问题，既然是逗号分隔符，那如果我们的原始数据中就含有逗号呢，这种数据怎么处理？其实不用担心，面对这种问题无须特殊处理，还是可以使用标准库中的方法直接读写，会自动处理：
writer.writerow({'姓名': '11,1', '年龄': '222', '性别': '333'})
# 结果
# 姓名,年龄,性别
# "11,1",222,333我们看到写入的结果中，数据被双引号包围起来了，避免产生歧义。
但是如果我们是使用第一种方式，直接用文本的方式读写csv文件的时候，这种问题的处理是非常麻烦的，所以使用的时候要慎重。
