Eine einfache Möglichkeit, CSV-Dateien aus Python-Programmen zu lesen.

Methode

Einfache Verwendung mit dem Standardbibliothek csv Modul.

Sample Funktioniert mit beiden Python 2/3. Es gibt japanische Unterstützung.

https://github.com/thombashi/PythonExamples/tree/master/csv

`csv_read.py`


from __future__ import print_function
from __future__ import unicode_literals
import argparse
import csv
import io

import six


parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("csv_file_path")
parser.add_argument("--encoding", default="utf_8")
options = parser.parse_args()

csv_reader = csv.reader(
    io.open(options.csv_file_path, "r", encoding=options.encoding),
    delimiter=",",
    quotechar='"'
)

print("--- header ---\n{}\n".format(six.next(csv_reader)))
print("--- data ---")
for row in csv_reader:
    print(row)

Betriebsbeispiel: ascii

`sample_ascii.csv`


"Country or Area","Year","Area","Sex","Record Type","Reliability","Source Year","Value","Value Footnotes"
"Afghanistan","2014","Total","Both Sexes","Estimate - de facto","Final figure, incomplete/questionable reliability","2015","26556754","1"
"Afghanistan","2014","Total","Male","Estimate - de facto","Final figure, incomplete/questionable reliability","2015","13585933","1"
"Afghanistan","2014","Total","Female","Estimate - de facto","Final figure, incomplete/questionable reliability","2015","12970821","1"

$ ./csv_read.py sample_ascii.csv
--- header ---
['Country or Area', 'Year', 'Area', 'Sex', 'Record Type', 'Reliability', 'Source Year', 'Value', 'Value Footnotes']

--- data ---
['Afghanistan', '2014', 'Total', 'Both Sexes', 'Estimate - de facto', 'Final figure, incomplete/questionable reliability', '2015', '26556754', '1']
['Afghanistan', '2014', 'Total', 'Male', 'Estimate - de facto', 'Final figure, incomplete/questionable reliability', '2015', '13585933', '1']
['Afghanistan', '2014', 'Total', 'Female', 'Estimate - de facto', 'Final figure, incomplete/questionable reliability', '2015', '12970821', '1']

Betriebsbeispiel: UTF-8

`sample_utf8.csv`


dataset_id,year,publisher,group_title,frequency_of_update,data_format,language,resource_count
12971,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,PDF,Englisch,1
12971,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,HTML,japanisch,59
12971,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,PDF,japanisch,4
12972,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,HTML,japanisch,3
12972,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,PDF,japanisch,6
12973,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,PDF,japanisch,6
12974,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Jährlich,PDF,japanisch,4
12975,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Sonstiges (kostenlose Beschreibung),PDF,japanisch,7
12976,2015,Agentur für Verbraucherangelegenheiten,Administrative und finanzielle,Sonstiges (kostenlose Beschreibung),PDF,japanisch,4

$ ./csv_read.py sample_utf8.csv
--- header ---
['dataset_id', 'year', 'publisher', 'group_title', 'frequency_of_update', 'data_format', 'language', 'resource_count']

--- data ---
['12971', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'PDF', 'Englisch', '1']
['12971', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'HTML', 'japanisch', '59']
['12971', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'PDF', 'japanisch', '4']
['12972', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'HTML', 'japanisch', '3']
['12972', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'PDF', 'japanisch', '6']
['12973', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'PDF', 'japanisch', '6']
['12974', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Jährlich', 'PDF', 'japanisch', '4']
['12975', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Sonstiges (kostenlose Beschreibung)', 'PDF', 'japanisch', '7']
['12976', '2015', 'Agentur für Verbraucherangelegenheiten', 'Administrative und finanzielle', 'Sonstiges (kostenlose Beschreibung)', 'PDF', 'japanisch', '4']

Referenz

encoding - Python 2 and 3 csv reader - Stack Overflow http://stackoverflow.com/questions/5180555/python-2-and-3-csv-reader

Lesen einer CSV-Datei mit Python 2/3