写fileparse.py

好的，以下是一个简单的 fileparse.py 模块的示例代码，其中包含 parse_csv() 函数的实现。该函数可以从一个 csv 文件中读取数据，并将数据解析为一个字典列表，字典中的键值分别对应 csv 文件中的列名和对应的数据。

import csv
from typing import List, Dict, Any, Optional


def parse_csv(lines: List[str], select: Optional[List[str]] = None, types: Optional[List[type]] = None, has_headers: bool = True, delimiter: str = ',') -> List[Dict[str, Any]]:
    """
    解析 csv 文件，返回一个字典列表
    :param lines: csv 文件的行数据，每行数据为一个字符串
    :param select: 选取的列名列表，如果为 None，则选取所有列
    :param types: 每列数据的类型列表，如果为 None，则不进行类型转换
    :param has_headers: csv 文件是否包含列名行，默认为 True，表示包含
    :param delimiter: csv 文件中列之间的分隔符，默认为逗号
    :return: 字典列表，每个字典表示 csv 文件中的一行数据
    """
    rows = csv.reader(lines, delimiter=delimiter)
    headers = []
    if has_headers:
        headers = next(rows)
    result = []
    for row in rows:
        if not row:
            continue
        if select:
            row = [row[headers.index(col)] for col in select]
        if types:
            row = [func(val) for func, val in zip(types, row)]
        if select and not types:
            row = dict(zip(select, row))
        elif select and types:
            row = dict(zip(select, row))
        elif not select and types:
            row = [func(val) for func, val in zip(types, row)]
        result.append(row)
    return result

在该模块中，我们使用了 Python 内置的 csv 模块来解析 csv 文件，将每行数据转换为一个列表。然后，根据参数 select 和 types 对数据进行选取和类型转换。最后，将每行数据转换为一个字典，加入到结果列表中，并返回该列表。

需要注意的是，该函数中使用了类型注解，需要 Python 3.5 及以上版本才支持。同时，该函数中的参数和返回值均使用了类型注解，方便代码的阅读和维护。