csv文件是一种压缩文件格式，在网络上被广泛使用。csv文件在处理时会被转换成二进制文件，其中包含数据、文本和图像等。下面就是我们使用 python读取 csv文件的过程。 我们在进行 csv文件读取的时候，一般会有几种方法： 1、直接打开文件，然后通过 Python自带的第三方库 csvba进行读取； 2、将压缩后的数据进行解压，解压之后使用 python读取； 3、在 python中使用第三方库 csvba进行解压，然后使用 python读取。 以上三种方法都是在已有的压缩包内解压，对压缩包进行读取。
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一、直接打开文件
在这种情况下，我们需要先打开 csv文件，然后再对它进行解压。 由于我们的目的是打开文件，因此在打开文件之前需要先对文件进行封装。在 Python中有两个常用的封装方法，分别是 seconds和 password。 seconds是一个文件的名称，而 password则是一个文件的密码。使用 python自带的第三方库 csvba对文件进行封装，使用下面的代码就可以很容易地打开一个 csv文件： 在输出结果中可以看到我们有两个结果： 其中一个结果是用来打开这个文件，另一个结果则是用来保存这个文件。我们在获取到这个结果之后，可以使用 python中的第三方库 csvba将其保存起来。 csvba能够对压缩包进行解压，因此它可以将压缩包内的所有文件解压出来。下面就来看看 csvba是如何做到这一点的： 我们可以看到，通过 csvba解压后，会得到一个压缩包的目录结构： 我们可以对这个目录结构进行修改来获取文件内的数据。这里使用了两个方法： 第一种方法是利用 pip命令来获取当前目录下所有文件的路径，并使用这个路径中的任意一个文件来进行解压。注意这里不能将文件本身也解压出来，而是要先对其进行解压缩。使用 pip命令能够获取到 csv文件的所有目录，然后可以通过上述步骤对其进行解压。 这里使用了一个简单的 python函数：
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二、解压
使用第三方库 csvba进行解压，这个方法是最简单的方法，不过要注意解压的时候需要选择解压路径。 具体方法是：在 python中输入“csvba”，然后输入要解压的文件名称。最后回车，就会得到一个压缩包。 解压后的 csv文件包含了很多信息，包含了图片、文本和二进制文件。不过在 python中打开压缩包后，会看到一个黑色的文本框，表示该文件已经被解压。如果不想看到这个黑色文本框，可以用“csvba-> print”命令来进行解压。 这个方法同样也有缺陷，就是解压的时候需要选择解压路径。python中有很多第三方库，在这些第三方库中还有专门的解压函数和解压脚本。我们只需要进行选择即可。 这里我们选择使用 python中的 csvba来进行解压，这个库可以将 csv文件解压缩包。但是需要注意的是，我们在使用第三方库进行解压的时候，要先选择解压包才行。 在 python中也有专门的解压包函数 csvba-> extends settings （）来对解压包进行解压。这里我们先使用它来解压缩 csv文件。 如果我们想要将压缩包中的所有文件都解压成一个压缩包，我们可以使用 python中的 pycharm函数来进行解压。 这里我们首先使用 pycharm-> rar来对 csv文件进行解压包选择，然后再使用 pycharm-> extends settings （）来对解压包名进行切换。最后直接在 python中编写代码就行了。 注意在最后解压的时候不要用到命令。
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三、使用第三方库
如果使用 python自带的第三方库，比如 csvba，会比较麻烦，因为我们需要安装 csvba来读取压缩包的数据。如果我们不安装第三方库，那么在读取压缩包的时候就需要进行两次解压。下面我们以 pycharm为例，来介绍一下如何使用 csvba读取压缩包。 首先，在 pycharm中新建一个工程，在“项目”选项卡中新建一个名为“config”的项目。 在 config中添加如下代码： 然后，在 pycharm的安装目录下创建一个名为“csvba”的工程。 在“install csvba”这个文件夹中新建一个名为“template”的文件夹，其中存放着所有 csv文件的二进制文件，比如： 接下来，我们以“install csvba”这个工程为例，来介绍一下如何读取压缩包的数据： 在 python中的安装目录下找到 pip install csvba这个包。双击这个包并进入编辑界面，在里面添加下面代码： 最后，点击“continue”按钮保存并退出。这样我们就完成了对压缩包的读取。 当然，如果我们使用 python自带的 csvba或者 csvba来读取压缩包的话，就不需要在 python中进行解压了。因为 python已经内置了一个名为 csvba的第三方库，只需要将解压后的压缩包复制粘贴到c:\ windows\system32\ csv\ bin这个文件夹下即可。 当然，我们也可以直接使用 py库来读取压缩包的数据。
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四、使用 python读取
将压缩包解压，然后使用 python读取，这样可以实现简单的文件处理。但是这个方法并不适合批量处理 csv文件，因为解压之后会有一些冗余信息，这些信息对我们分析来说并没有什么帮助。所以我们还需要使用 python进行批量读取，实现批量处理。 如果我们使用的是 Python的第三方库 csvba，那么在解压之后就可以直接进行读取了。我们需要注意的是，使用 csvba进行解压时，需要使用 Python自带的第三方库 python读取，而不是在 Python中使用 csvba。使用第三方库也是可以实现批量处理 csv文件的。
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常用的python csv读取代码如下：
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1. 使用csv模块读取csv文件
“`python
import csv
with open(‘file.csv’, ‘r’) as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
“`
2. 使用pandas库读取csv文件
“`python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘file.csv’)
print(df)
“`
3. 使用numpy库读取csv文件
“`python
import numpy as np
data = np.genfromtxt(‘file.csv’, delimiter=’,’)
print(data)
“`
4. 读取csv文件并打印出所有行的内容：
“`python
import csv
with open(‘file.csv’, ‘r’) as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
“`
5. 读取csv文件并将每行的第一列作为字典的键，第二列作为值：
“`python
import csv
data = {}
with open(‘file.csv’, ‘r’) as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
data[row[0]] = row[1]
print(data)
“`
6. 读取csv文件并将每行的数据存储为一个列表：
“`python
import csv
data = []
with open(‘file.csv’, ‘r’) as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
data.append(row)
print(data)
“`
7. 读取csv文件并将每行的数据存储为一个字典：
“`python
import csv
data = []
with open(‘file.csv’, ‘r’) as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
data.append(row)
print(data)
“`
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