用Python一步读写csv、xlsx表格

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python的内置库csv提供了读写csv表格的方法，第三方库openpyxl 提供了读写xlsx表格的方法。
不过，为了避免每次调用这些库时都要回忆其用法，笔者将基本的读写操作封装成函数——通过python的list类型直接读写csv、xlsx表格文件，不需考虑格式等细节。

代码

def read_csv(filename, *args, **kwargs):"""从一个csv文件中读取每行数据，返回一个二维列表、- 基于csv模块。- 该函数的参数列表与open()相同。"""import csvresult = []with open(filename, *args, **kwargs) as f:csv_reader = csv.reader(f)   # 在一个文件流f上创建csv阅读器try:for line in csv_reader:  # 迭代csv_reader的内容result.append(line)except csv.Error as e:       # 捕捉读取csv文件时的异常raise OSError("A reading error in file {}, line {}:\n{}".format(filename, csv_reader.line_num, e))return resultdef write_csv(data, filename, mode='w', newline='', **kwargs):""" 将数据（比如二维列表）转换成csv格式，再保存到指定文件中。- 基于csv模块。"""import csvwith open(filename, mode, newline=newline, **kwargs) as f:csv_writer = csv.writer(f)  # 在文件流f上创建一个csv写入器csv_writer.writerows(data)  # 写入多行def read_xlsx(filename, read_only=True, *args, **kwargs):"""读取一个xlsx表格中的全部数据，保存为一个字典返回。- 该字典的key为xlsx中一个sheet的名字，value为该sheet的所有行组成的list。- 该函数的参数与 openpyxl.load_workbook() 相同。- read_only=True 表示以只读模式打开，读取速度更快。"""from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook(filename, read_only, *args, **kwargs)data_dict = {}# 遍历xlsx中的每个sheet，遍历每个sheet中的每行数据，保存为字典类型for name in wb.sheetnames:data_dict[name] = [row for row in wb[name].values]wb.close()return data_dictdef write_xlsx(data_dict, filename, write_only=True):"""将一个字典写入xlsx表格。- 如果输入的data不是字典类型，会先转换成 key="Sheet1" 的字典。- 该字典的key为xlsx中一个sheet的名字，value为该sheet的所有行组成的list。- write_only=True 表示以只写模式打开，读取速度更快。"""from openpyxl import Workbookif not isinstance(data_dict, dict):data_dict = {"Sheet1": data_dict}wb = Workbook(data_dict, write_only)# 遍历data_dict中的每个value，遍历每个value的每行数据，保存为xlsx表格for k, v in data_dict.items():ws = wb.create_sheet(k)for row in v:ws.append(row)wb.save(filename)wb.close()

测试

    # 编造数据data = [[1, 2, 3],[4, 5, 6]]# 读写csvwrite_csv(data, "1.csv")for line in read_csv("1.csv"):print(line)# 编造数据dict_data = {"sheet1": data,"sheet2": data}# 读写xlsxwrite_xlsx(dict_data, "1.xlsx")for k, v in read_xlsx("1.xlsx").items():print(k, v)

csv表格的保存结果：

xlsx表格的保存结果：

终端的显示结果：

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