从CSV到SQLite3：数据导入导出的Python实践，掌握这7个步骤

# 1. CSV与SQLite3基础知识

CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件是一种常用的数据交换格式，它以纯文本形式存储表格数据，使用逗号或其他分隔符进行字段分隔。由于其简单性和广泛支持，CSV经常被用作数据导入和导出的基础格式。

SQLite3是一个轻量级的数据库系统，它不需要独立的服务器进程就能运行，非常适合于小规模应用程序或脚本。SQLite3存储数据库信息在一个单一的磁盘文件中，它使用SQL（Structured Query Language）进行数据库操作，能够进行强大的数据查询、管理和维护。

本章将对CSV和SQLite3的基础知识进行概述，为后续章节中使用Python进行数据处理和数据库交互打好基础。我们将从CSV文件的结构入手，解释如何使用Python进行基本的CSV操作，并逐步过渡到SQLite3数据库的基本概念及其简单的操作方法。这为专业IT人员提供了一个理解数据存储和处理的坚实起点。

# 2. Python中CSV数据处理

在本章节中，我们将深入探讨在Python中如何高效处理CSV数据。Python提供了一个强大的CSV模块，可以让开发者轻松地读取、写入、转换和格式化CSV数据。我们还会涉及一些高级的CSV数据处理技巧，例如处理异常、错误以及高效读取大数据量的CSV文件。

## 2.1 Python CSV模块的使用

### 2.1.1 CSV读取与写入基础

CSV（Comma-Separated Values）文件是一种以纯文本形式存储表格数据的简单文件格式。Python的`csv`模块提供了读取和写入CSV文件的功能。

使用`csv`模块读取CSV文件的基本步骤如下：

1. 导入`csv`模块。
2. 使用`open()`函数以读取模式打开CSV文件。
3. 创建一个`csv.reader`对象。
4. 使用`reader`对象读取文件中的行。

示例代码如下：

import csv

# 打开CSV文件
with open('example.csv', newline='') as csv***
    * 创建reader对象
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 逐行读取
    for row in reader:
        print(row)

写入CSV文件的过程与读取类似：

1. 导入`csv`模块。
2. 使用`open()`函数以写入模式打开（或创建）CSV文件。
3. 创建一个`csv.writer`对象。
4. 使用`writer`对象写入数据。

示例代码如下：

import csv

# 要写入的数据
data = [['Name', 'Age', 'City'],
        ['Alice', '23', 'New York'],
        ['Bob', '27', 'Los Angeles']]

# 打开CSV文件准备写入
with open('output.csv', 'w', newline='') as csv***
    * 创建writer对象
    writer = csv.writer(csvfile)
    # 写入数据
    writer.writerows(data)

### 2.1.2 CSV数据转换与格式化

在处理CSV数据时，通常需要进行数据转换和格式化操作，比如修改数据类型、对齐文本、设置小数点精度等。`csv`模块支持通过`DictReader`和`DictWriter`来处理列名与数据值之间的映射关系，从而方便数据的转换。

`DictReader`和`DictWriter`使用示例如下：

import csv

# 使用DictReader读取
with open('example.csv', newline='') as csv***
    ***
    ***
        ***['Name'], row['Age'])  # 访问特定的列

# 使用DictWriter写入，事先定义好字段名
fields = ['Name', 'Age', 'City']
with open('output.csv', 'w', newline='') as csv***
    ***
    *** 写入表头
    writer.writerow({'Name': 'Alice', 'Age': '23', 'City': 'New York'})

## 2.2 高级CSV数据处理技巧

### 2.2.1 处理CSV中的异常与错误

CSV文件虽然结构简单，但在处理时可能会遇到各种异常情况，例如字段值的不一致性或文件格式错误。正确处理这些异常对于确保数据处理的鲁棒性至关重要。

示例代码展示如何捕获并处理异常：

import csv

try:
    with open('example.csv', 'r') as csv***
        ***
        ***
            ***
    ***"处理CSV文件时发生错误:", e)

### 2.2.2 大数据量CSV文件的高效读取

对于大数据量的CSV文件，如果一次性加载到内存中，可能会导致内存溢出。因此，高效地逐行读取文件是处理大数据CSV文件的关键。

示例代码展示如何逐行读取大数据量CSV文件：

import csv
import pandas as pd

# 假设CSV文件非常大，无法一次性加载到内存
chunksize = 10000  # 每次读取的行数
for