csv文件
读取csv文件内容
csv文件的概念
这应该是你第一次接触csv这种格式的文件吧。那么什么是csv文件呢？
csv是"Comma-Separated Values（逗号分割的值）"的首字母缩写，它其实和txt文件一样，都是纯文本文件。但csv文件可以显示为电子表格的样式，所以我们也可以把csv文件视为一种简化版的电子表格。
简化版是什么意思呢？回顾一下我们常见的Excel表格，不仅有“居中”排版，表格边框等样式，还有各种Excel公式等其他功能，这些功能在csv文件中是不存在的。
正如概念中强调的一样，csv文件是纯文本文件，它只能存储数据。
值得注意的是，csv文件有多种打开方式，如果你使用文本编译器（如记事本）打开它，它就会以文本形式显示；但如果你使用常用的office软件（Excel表格，WPS表格，Numbers表格）打开，csv就会直接显示为表格样式。
下面的图片中，就是对同一份csv文件的不同显示方式，希望你能注意到文本形式中的逗号，每一个逗号都将数据分隔开来，就像表格里的边框分开不同的数据一样。
image.png
如果只是记录数据，不对数据进行操作的话，相较于Excel表格，csv文件会更加简洁轻便。
使用Python来读写csv文件是非常容易的，因为实现csv的读取和写入功能的csv模块，是一个内置模块，我们可以直接使用。
当然，使用csv模块时，需要先导入它，即在代码一开始写入import csv。
打开csv文件
了解了什么是csv文件后，接下来就是要用Python来打开它。使用的函数你也很熟悉——open()。
是的，函数open()不仅可以打开txt文本文件，它也可以用来打开csv文件。使用open()打开的文件，都会返回一个文件对象。
与打开txt文本文件稍有不同的地方是，我们需要在open()中传入新的参数newline=''。根据Python官方文档的相关规定，当我们打开csv文件时，需要设置参数newline=''，这样可以避免一些不必要的空行。
会产生空行的原因涉及了不同计算机系统的设计标准，这些问题比较深奥，你现在不必了解，只要记得Python官方推荐这么写就可以了。
更好的文件打开方式
你应该记得，我一直在强调：所有打开的文件对象，都应该被关闭。即使用open()打开文件时，在最后都需要使用方法文件对象.close()来关闭打开的文件。
但是，人难免有疏忽的时候。如果不使用该方法，不仅是一种较差的编程习惯，还可能会产生一些异常。
为了避免你出现忘记写close()的情况发生，同时也为了不让程序发生一些意料之外的异常，我要介绍一种不写文件对象.close()的方法，一种更好地打开文件的方法：
with open() as …
with open() as ...是对原有open()和close()的优化。
使用with open() as ...语句后，在with下面的代码块结束时，会自动执行close()关闭文件。
用法是把open()函数放在with后面，把变量名放在as后面，结束时要加冒号：，然后把要执行的文件处理语句缩进到with open() as ...下方的代码块中。
具体语法你可以参考下图：
image.png
需要特别强调的是，在传统方法中，我们将open()返回的文件对象以变量= open ()的形式赋值给了变量。但在with...as...中时，我们没有使用变量 =的形式，而是直接将变量放在了as后面，如下图所示。
image.png
请务必记住缩进，打开文件之后的其他文件操作，都应该位于with下缩进的代码块中。
读取csv文件内容
现在开讲本节课的重头戏 —— 读取csv文件内容。
如果你回看代码的话，你会发现我在代码中使用了DictReader。其实csv模块内置了两种读取csv文件的方式：函数reader()和类DictReader，为了确保知识的完整性，让你对csv模块有更加全面的认识，我会先从最基本的reader()函数讲起。
reader()函数是csv模块内的一个函数，当使用open()打开csv文件，得到文件对象后，可以把这个文件对象传入reader()函数。
官方文档中的语法可参考下图，不过你只需要记住框出来的参数就好，其他参数目前用不到，不用刻意地去记忆。
image.png
reader()函数会返回一个reader对象，这是一个可迭代对象，该对象里面的每一个元素都是一个列表，每一个列表都对应了csv文件中的一行。
因此，通过遍历，我们可以读取csv文件中的每一行。
下面来练习一道题。
请你根据注释提示，使用reader()读取一个csv文件（reader_demo.csv），并使用for循环来打印csv文件中的每一行内容。
import csv# 导入csv模块
path='./reader_demo.csv'
with open(path, 'r', encoding='utf-8', newline='') as source_file:
使用with open() as 打开'./reader_demo.csv'，注意设置必要的参数
file_csv=csv.reader(source_file)
# 将文件对象转换为reader对象
for row in file_csv:
# 循环遍历reader对象，
print(row)
# 打印csv文件中的每一行内容
csv文件以文本形式显示和在终端的输出对比图如下：
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讲完了函数reader()，下面来讲我们代码中使用的DictReader类。（reader()是函数，DictReader是类，注意区分。）
他们二者有什么区别呢？什么时候应该使用reader()，什么时候用DictReader呢？
如果在csv文件中存在映射关系（即csv文件的第一行为表格中的表头），如图所示：
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这样的csv文件当然可以使用reader()函数来读取，但是csv模块为我们提供了一种更好的读取方式——DictReader类，使用这个类来读取第一行为表头的csv文件，可以更好地反映出表头与文件内容的映射关系。
那么，DictReader到底是什么呢？相关代码应该怎么写呢？我们先来看看Python官方文档中的写法。
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和之前一样，你只需要记住框起来的参数就好，其他参数目前用不到，不用刻意地去记忆。
DictReader类的操作类似于常规的reader()，但DictReader会将读取到的信息转换为字典形式。
实例化DictReader类后，会得到一个DictReader对象，这是一个可迭代对象，我们可以使用循环来遍历它的每一个元素。但不同于reader()的是，该对象里面的每一个元素都是一个字典，每一个字典的值都可以对应csv文件中的一行，键对应csv文件的表头。
这个类还有个属性fieldnames，该属性可以将csv文件（表格）的表头（第一行）读取出来，返回值是列表。这个表头也就是字典的键(key)。
从输出结果可以看到，通过fieldnames取得表头是列表形式的。for循环遍历DictReader后，打印了除表头外的所有内容，其中的每一个元素都是字典，字典的键就是表头。如图所示。
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- 内容写入新的csv文件
按照项目要求，我们需要将【员工发展基金确认表.csv】拆分为若干个以【xxx.csv】(xxx代表员工姓名)命名的文件，并且将相应的内容写入各个【xxx.csv】中。
如何拆分呢？
首先，需要通过for循环遍历DictReader对象，从csv文件中获取除表头外的所有内容。
接着，使用字典取值和字符串拼接的相关知识，得到要写入内容的csv文件的路径，从而创建这个文件。
最后，将每一行内容写入相应的新csv文件中。
这就是拆分的思路，其实也是这个功能块的一个整体思路。我们将按照这个顺序来学习。
创建新的csv文件
在刚才读取csv文件内容代码的最后部分，我们已经通过for循环遍历出了csv文件中除表头外的每一行数据。
接下来要做的，可以分为两步：一、获取【xxx.csv】(xxx代表员工姓名)的完整路径；二、创建这个文件。
获取完整的文件路径
回看一下刚才的代码。
导入csv模块
import csv
设置员工发展基金确认表路径
source_path = './员工发展基金确认表.csv'
打开员工发展基金确认表
with open(source_path, 'r', encoding='utf-8', newline='') as source_file:
# 将文件对象转换成DictReader对象
source_csv = csv.DictReader(source_file)
# 将csv文件的表头读取出来
headers = source_csv.fieldnames
# 循环打印除表头以外的所有数据
for csv_row in source_csv:
# 打印数据
print(csv_row)
通过刚才的学习可知，source_csv的每一元素都是一个字典，我们可以通过字典的键来取出对应的值。
所以需要做的就是取出键为'姓名'的对应值，并拼接文件名后缀'.csv'，得到格式为'姓名.csv'的文件名。
根据获取的员工名字拼接新文件名
file_name = csv_row['姓名'] + '.csv'
得到文件名后，将其和存放拆分结果文件的文件夹路径'./员工发展基金/'进行拼接，进而获得完整的文件路径。
拼接新文件路径
file_path = result_path + file_name
创建文件对象
获取到完整的文件路径后，就可以创建要写入的文件了。
用刚刚学过的with open () as来写会很简单。向open()的参数path传递完整的文件路径，因为我们需要将内容写到文件中，因此需要将参数mode设置为写模式，即'w'。
然后，按照公司惯例，继续将编码参数encoding设置为'utf-8'，最后要按照Python官方文档的要求，写入参数newline=''。
根据获取的员工名字拼接新文件名
file_name = row['姓名'] + '.csv'
拼接新文件路径
file_path = result_path + file_name
创建新文件并添加数据
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8', newline='') as target_file:
写入内容
与读取功能类似，csv模块也为我们准备了两种写入方式——函数writer()与类DictWriter。为了确保知识的完整性，我要先讲writer()，然后再讲代码会用到的DictWriter。
writer()函数是csv模块内的一个函数，当使用open()打开csv文件，得到文件对象后，可以把这个文件对象传入writer()函数。
官方文档中的语法可参考下图，你也只需要记住图中框出来的参数就好，其他参数目前用不到，不用刻意地去记忆。
image
writer()函数会返回一个writer对象，可以调用该对象的方法将字符串文本写入csv文件。
具体要如何做呢？
要将内容写入csv文件，需要先把open()返回的文件对象转化为writer对象。
然后需要调用writer对象的方法writerow(row)，该方法会将参数row当作一行内容写入csv文件中
参数row代表了你想要写入csv文件的内容，它必须是一个可迭代对象，这里推荐使用列表。
另外，如果你想通过这个方法写入多行数据。需要借助循环来实现。
下面来练道题，加强你对这部分知识的应用能力
import csv
member_list = [
['邱大仁'],
['徐小刚', '陈知枫'],
['王晴', '廖雨']
]
打开并创建'./writerows_demo.csv'文件，注意参数的设置，获取文件对象
with open('./writerows_demo.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as demo_file:
# 将文件对象转换为writer对象
csv_demo = csv.writer(demo_file)
# 将列表中的元素写入csv文件中
csv_demo.writerows(member_list)
DictWriter类
讲完了函数writer()，现在来说说我在任务代码中使用的DictWriter类。（writer()是函数，DictWriter是类，注意区分。）
从名字上就可以看出来，DictWriter是可以和刚才讲过的DictReader对应起来的。
先来看看Python官方文档中的写法。老规矩，只看下图被框住的参数就好。
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DictWriter的操作类似于常规的writer()，但DictWriter会将字典写入（映射）到csv文件的行中。
即通过DictWriter写入的行，都必须是字典形式，这点和writer()还是有区别的。
所以，当我们需要将字典类型的数据写入csv文件时，使用DictWriter会是一种更好的选择。
有一点需要你特别注意，与DictReader不同，在上面的图片中，我特意标注出了一个参数fieldnames。
在实例化DictWriter时，必须要传入该参数。
我们需要将一个列表传给参数fieldnames，它的作用是设置csv文件的第一行数据（即表头数据）。当我们要将字典通过DictWriter对象写入csv文件时，通常会把字典的键(key)存入一个列表，再把这个列表传给参数fieldnames。
结合图片来理解一下。
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实例化DictWriter后，会得到一个DictWriter对象，我们需要通过该对象来调用两个方法来写入内容。
第一个方法：writeheader()，该方法可将表头（即字典中的键(key)）写入csv的第一行。
也就是说，如果要写入表头，不仅要在DictWriter中传入参数fieldnames，还需要调用writeheader()方法。这点很重要，一定要记住。
第二个方法：writerow(row)，与writer对象调用writerow(row)不同的是，这里的参数row必须是字典形式的数据。
在写入时，该方法会根据字典的键，找到相应的表头，然后再将此键对应的值写入表头对应的列。
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