python实现读写csv文件

### 如何使用Python实现CSV文件的读写

#### 一、编写CSV文件

为了创建并编辑CSV文件，需导入`csv`模块，并通过指定路径打开目标文件，在此过程中设置合适的编码方式以防止乱码现象发生。对于新建立用于写的文件流对象而言，应调用该模块下的`writer()`函数来获取一个专门负责向CSV文档追加数据的对象实例。

import csv

with open('example.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)

    header = ['姓名', '年龄', '城市']
    data = [
        ('张三', 20, '北京'),
        ('李四', 22, '上海')
    ]

    writer.writerow(header)
    writer.writerows(data)

上述代码展示了如何定义表头以及多条记录的数据列表，并依次将其写入到名为`example.csv`的新建文件当中[^1]。

#### 二、读取CSV文件

当需要解析已有的CSV资源时，则要先按照相同的方式初始化对应的只读模式文件句柄；接着借助于`csv.reader()`方法构建迭代器形式的结果集，从而能够逐行遍历整个表格内的所有项。

import csv

with open('example.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)  # 如果首行为标题可选用DictReader方便处理
    
    for row in reader:
        print(row['姓名'], row['年龄'])

这里采用的是更灵活易懂字典式的访问接口——`DictReader`，它会自动识别第一列为键名而后续各列作为相应值对待，简化了按名称索引特定字段的操作流程[^4]。

另外值得注意的是，在实际开发环境中可能会碰到由于程序外部因素导致IO异常的情况（比如文件被占用），因此建议养成良好的编程习惯，在适当位置加入错误捕捉逻辑确保应用稳定性[^5]。