pythoncsv資料庫

㈠ python csv模塊（讀寫文件）

CSV文件又稱為逗號分隔值文件，是一種通用的、相對簡單的文件格式，用以存儲表格數據，包括數字或者字元。CSV是電子表格和資料庫中最常見的輸入、輸出文件格式。

通過爬蟲將數據抓取的下來，然後把數據保存在文件，或者資料庫中，這個過程稱為數據的持久化存儲。本節介紹Python內置模塊CSV的讀寫操作。

1)csv.writer()

csv模塊中的writer類可用於讀寫序列化的數據，其語法格式如下：

參數說明：

csvfile：必須是支持迭代(Iterator)的對象，可以是文件(file)對象或者列表(list)對象。

dialect：編碼風格，默認為excel的風格，也就是使用逗號,分隔。

fmtparam：格式化參數，用來覆蓋之前dialect對象指定的編碼風格。

如果想同時寫入多行數據，需要使用writerrows()方法，代碼如下所示：

aggs.csv文件內容：

2)csv.DictWriter()

當然也可使用DictWriter類以字典的形式讀寫數據，使用示例如下：

name.csv文件內容，如下所示：

1)csv,reader()

csv模塊中的reader類和DictReader類用於讀取文件中的數據，其中reader()語法格式如下：

2)csv.DictReader()

應用示例如下：

輸出結果：

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㈡ python如何讀取CSV信息存入資料庫

classDBI(object):
"""databaseinterface"""
def__init__(self,conn):
"""keepconnection"""
self._conn=conn
defstore(self,sql,data):
""""""
curr=self._conn.cursor()
curr.executemany(sql,data)
self._conn.commit()
curr.close()
defexecute(self,sql,*args,**kwgs):
"""executesqlondatabase"""
curr=self._conn.cursor()
curr.execute(sql,*args,**kwgs)
self._conn.commit()
curr.close()


defipager(serial,pagesize):
"""makeserialpagebypage"""
buff=[]
forrowinserial:
buff.append(row)
iflen(buff)>=pagesize:
send,buff,=buff,[]
yieldsend
iflen(buff):
yieldbuff


deftester():
importcsv
importsqlite3

dbi=DBI(sqlite3.connect(database=":memory:"))
dbi.execute("createtabletb_tester(id,key,val,tm)")
sql="insertintotb_testervalues(?,?,?,?)"
withopen(todofile,'rb')ashandle:
forrowsinipager(csv.reader(handle),512):
dbi.store(sql,rows)

csv模塊是python處理csv類文件的強大工具; 參考 https://docs.python.org/2/library/csv.html

ipager將大數據流按指定大小分頁, 以節省資源並提升效率;

DBI提供統一的資料庫介面操作方法;

㈢ python3如何根據csv文件的列的內容，自動建資料庫表

我這里選「Online Transaction Processing(OLTP)」，自己的伺服器，應該夠用了，按「Next」繼續
是否啟用TCP/IP連接，設定埠，如果不啟用，就只能在自己的機器上訪問mysql數 據庫了，我這里啟用，把前面的勾打上，Port Number：3306，在這個頁面上，您還可以選擇「啟用標准模式」（Enable Strict Mode），這樣MySQL就不會允許細小的語法錯誤。如果您還是個新手，我建議您取消標准模式以減少麻煩。但熟悉MySQL以後，盡量使用標准模式，因 為它可以降低有害數據進入資料庫的可能性。按「Next」繼續
望採納

㈣ Python之csv模塊

csv文件具有格式簡單，快速存取，兼容性好等特點，工程、金融、商業等很多數據文件都是採用csv文件保存和處理。工作中數據處理也用到了csv，簡要總結下使用經驗，特別是那些由於本地兼容性導致的與官方文檔的差異使用。
csv（comma Seperated Values）文件的格式非常簡單，類似一個文本文檔，每一行保存一條數據，同一行中的各個數據通常採用逗號（或tab）分隔。

python自帶了csv模塊，專門用於處理csv文件的讀取和存檔。
csv模塊中，主要由兩種方式存取csv文件：函數方法；類方法。

csv.reader(csvfile，dialect ='excel'，** fmtparams)
返回一個reader對象，它將迭代給定csvfile中的行。
csvfile可以是任何支持迭代器協議的對象，並在每次next()調用其方法時返回一個字元串- 文件對象和列表對象都是合適的。如果csvfile是一個文件對象，那麼它必須在平台上以「b」標志打開，這會產生影響。可以給出可選的 dialect 參數，該參數用於定義特定於CSV方言的一組參數。它可以是類的子類的實例，也可以是函數Dialect返回的字元串之一 list_dialects()。其他可選的fmtparams可以給出關鍵字參數來覆蓋當前方言中的各個格式參數。

csv.writer(csvfile，dialect ='excel'，** fmtparams)
返回一個編寫器對象，負責將用戶的數據轉換為給定的類文件對象上的分隔字元串。
csvfile可以是帶有write()方法的任何對象 。如果csvfile是一個文件對象，那麼它必須在平台上以「b」標志打開，這會產生影響。 可以給出可選的dialect參數，該參數用於定義特定於CSV方言的一組參數。它可以是類的子類的實例，也可以是函數Dialect返回的字元串之一 list_dialects()。可以給出其他可選的fmtparams關鍵字參數來覆蓋當前dialect中的各個格式參數。

class csv.DictReader(f，fieldnames = None，restkey = None，restval = None，dialect ='excel'，* args，** kwds)
創建一個像常規閱讀器一樣操作的對象，但將讀取的信息映射到一個dict，其鍵由可選的 fieldnames 參數給出。 欄位名 的參數是一個序列，其元素與輸入數據的順序中的欄位相關聯。這些元素成為結果字典的關鍵。如果省略 fieldnames 參數，則文件 f 的第一行中的 值 將用作欄位名。如果讀取的行包含的欄位多於欄位名序列，則將剩餘數據添加 為由restkey 值鍵入的序列。如果讀取的行的欄位數少於欄位名序列，則其餘的鍵將採用可選的 restval 參數的值。任何其他可選或關鍵字參數都將傳遞給基礎 reader 實例。

class csv.DictWriter(f，fieldnames，restval =''，extrasaction ='raise'，dialect ='excel'，* args，** kwds)
創建一個像常規編寫器一樣操作的對象，但將字典映射到輸出行。的欄位名的參數是一個序列識別在哪些值在傳遞給字典中的順序按鍵的writerow()方法被寫入到文件˚F。如果字典缺少欄位名中的鍵，則可選的restval參數指定要寫入的值。如果傳遞給方法的字典包含在欄位名中找不到的鍵，則可選的extrasaction參數指示要採取的操作。如果設置為a 則被提升。如果設置為writerow()'raise'ValueError'ignore'，字典中的額外值將被忽略。任何其他可選或關鍵字參數都將傳遞給基礎 writer實例。
請注意，與DictReader類不同，它的fieldnames參數DictWriter不是可選的。由於Python的dict 對象沒有排序，因此沒有足夠的信息來推斷應該將行寫入文件f的順序。

㈤ 怎麼用python讀取csv數據

這兩天剛好看到，Python CookBook上有說到。這里是三種讀取csv的方法。

文件格式是這樣的

Region,DATE_,RAW_ACU

zh_ch,Jan 27 2017,208172

importcsv


#withopen('data.csv')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#forrowinf_csv:
##print(row)
#print(row[0],row[1])


#withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
#f_csv=csv.reader(f)
#headers=next(f_csv)
#print(headers)
#Row=namedtuple('Row',headers)
#forrinf_csv:
#row=Row(*r)
#print(row.Region,row.DATE_)


withopen('data.csv',encoding='utf-8-sig')asf:
f_csv=csv.DictReader(f)
forrowinf_csv:
print(row['DATE_'],row)

具體可以看這個文檔。http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c06/p01_read_write_csv_data.html。

㈥ 怎麼用python讀取csv數據

csv是我接觸的比較早的一種文件，比較好的是這種文件既能夠以電子表格的形式查看又能夠以文本的形式查看。最早接觸是在別人的Perl腳本中，或許是為了充分利用Perl的文本處理能力。不過，日常的生活工作中我用到的比較多的倒還是電子表格。

創建一個電子表格如下：

使用Mac中Numbers功能將其導出為csv文件，使用文本查看文件內容如下：

GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

index,name,comment,,,,

1,name_01,coment_01,,,,

2,name_02,coment_02,,,,

3,name_03,coment_03,,,,

4,name_04,coment_04,,,,

5,name_05,coment_05,,,,

6,name_06,coment_06,,,,

7,name_07,coment_07,,,,

8,name_08,coment_08,,,,

9,name_09,coment_09,,,,

10,name_10,coment_10,,,,

11,name_11,coment_11,,,,

12,name_12,coment_12,,,,

13,name_13,coment_13,,,,

14,name_14,coment_14,,,,

15,name_15,coment_15,,,,

16,name_16,coment_16,,,,

17,name_17,coment_17,,,,

18,name_18,coment_18,,,,

19,name_19,coment_19,,,,

20,name_20,coment_20,,,,

21,name_21,coment_21,,,,

換用pandas嘗試數據文件讀取如下：

In [1]:importpandasaspd

In [2]:ls

data.csv data.numbers

In [3]:data = pd.read_csv('data.csv')

In [4]:data

Out[4]:

index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN

1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

查看讀取出來的結果，看的出結果被處理成了pandas的DataFrame格式。

In [6]: type(data)

Out[6]:pandas.core.frame.DataFrame

㈦ 用python提取csv文件內容到資料庫

這個腳本可以直接運行，將csv文件放在同級目錄即可。
csv第一列需要有列名，如果csv里沒有列名，需要在代碼中添加列名。
代碼運行示例：python insert.py csvname tablename

㈧ python中怎麼讀取csv文件

Python讀取CSV文件方法如下：
如下是一個CVS文件
使用Python打開CSV可以直接使用open函數打開，然後使用reader函數讀取內容，實現代碼如下：
運行結果如下：
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