python读取csv文件并组装成对象

原创

mob64ca12cfa7d5 2024-08-01 11:58:06 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12cfa7d5的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

使用Python读取CSV文件并组装成对象

CSV（Comma-Separated Values）文件是一种通用的数据交换格式，广泛应用于数据存储和传输。在Python中，读取和处理CSV文件非常简单，主要依靠内置的csv模块。本文将详细介绍如何使用Python读取CSV文件，并将其数据组装成对象，帮助你理解这一操作的基本流程。

CSV文件的基本结构

CSV文件的内容通常以文本形式存储，数据以逗号（或其他分隔符）进行分割。以下是一个简单的CSV文件示例：

id,name,age
1,John Doe,28
2,Jane Smith,34
3,Sam Brown,22

在这个示例中，第一行为列名，后面的数据则为实际的记录。

定义数据对象

在读取CSV文件后，我们希望将数据封装到对象中，便于进一步的处理和使用。我们可以定义一个类别（类）来表示每一行数据。例如，创建一个Person类来存储个人信息：

class Person:
    def __init__(self, id, name, age):
        self.id = id
        self.name = name
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return f"Person(id={self.id}, name={self.name}, age={self.age})"

读取和解析CSV文件

接下来，我们使用Python的csv模块来读取CSV文件，并将数据解析成Person对象。在这个过程中，我们将逐行读取CSV文件，并创建对应的Person对象。

import csv

def read_csv(file_path):
    people = []
    with open(file_path, mode='r', encoding='utf-8') as file:
        csv_reader = csv.DictReader(file)
        for row in csv_reader:
            person = Person(id=row['id'], name=row['name'], age=int(row['age']))
            people.append(person)
    return people

在这个函数read_csv中，使用csv.DictReader可以将每一行数据转换为字典，方便通过列名来访问具体的值。

使用示例

接下来，我们将实际演示整个读取过程。假设我们已将上面的CSV内容存储在名为data.csv的文件中，通过下面的代码来读取并输出所有的Person对象：

if __name__ == "__main__":
    file_path = 'data.csv'
    people = read_csv(file_path)
    for person in people:
        print(person)

运行上述代码后，你将得到如下输出：

Person(id=1, name=John Doe, age=28)
Person(id=2, name=Jane Smith, age=34)
Person(id=3, name=Sam Brown, age=22)

处理CSV中的异常情况

在实际应用中，CSV文件中可能会存在一些异常情况，例如缺失数据或者格式错误。这些问题需要我们在读取数据时进行处理。以下是一个简单的异常处理示例：

def read_csv_with_error_handling(file_path):
    people = []
    with open(file_path, mode='r', encoding='utf-8') as file:
        csv_reader = csv.DictReader(file)
        for row in csv_reader:
            try:
                person = Person(id=row['id'], name=row['name'], age=int(row['age']))
                people.append(person)
            except ValueError as e:
                print(f"Error processing row {row}: {e}")
            except KeyError as e:
                print(f"Missing column in row {row}: {e}")
    return people

在这段代码中，我们用try...except语句捕获可能出现的异常，例如ValueError（转型错误）和KeyError（缺少列名）。