Python高效读写CSV文件：方法、技巧及性能优化144

CSV (Comma Separated Values) 文件是存储表格数据的常用格式，简洁易读，被广泛应用于数据分析、数据交换等场景。Python 提供了多种方法读取和写入 CSV 文件，本文将深入探讨 Python 中处理 CSV 文件的各种方法，并提供性能优化技巧，帮助你高效地处理大量数据。

一、使用 `csv` 模块

Python 内置的 `csv` 模块提供了强大的功能来处理 CSV 文件。它能够处理各种分隔符和引号，并能灵活地处理包含特殊字符的数据。以下是使用 `csv` 模块读取 CSV 文件的基本方法：```python
import csv
def read_csv_with_csv_module(filepath):
"""
使用 csv 模块读取 CSV 文件。
"""
data = []
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file: # 指定编码方式，避免乱码
reader = (file)
# 跳过标题行 (可选)
next(reader, None)
for row in reader:
(row)
return data
# 示例用法
filepath = ''
data = read_csv_with_csv_module(filepath)
print(data)
```

这段代码首先打开 CSV 文件，然后创建一个 `` 对象。`next(reader, None)` 可选地跳过第一行（通常是标题行）。随后，代码迭代每一行，将数据添加到列表 `data` 中。 `encoding='utf-8'` 指定编码方式，这是处理中文等非ASCII字符的关键，避免乱码问题。如果你的文件使用其他编码 (例如GBK)，需要相应调整。

二、使用 `pandas` 库

对于大型 CSV 文件，`pandas` 库提供了更高效的读取方法。`pandas` 是一个强大的数据分析库，它能够将 CSV 文件直接读取为 DataFrame 对象，方便进行后续的数据处理和分析。```python
import pandas as pd
def read_csv_with_pandas(filepath):
"""
使用 pandas 读取 CSV 文件。
"""
try:
df = pd.read_csv(filepath, encoding='utf-8') # 指定编码
return df
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except :
print(f"Error: CSV file is empty at {filepath}")
return None
except :
print(f"Error: Error parsing CSV file at {filepath}")
return None
# 示例用法
filepath = ''
df = read_csv_with_pandas(filepath)
if df is not None:
print(()) # 打印前五行数据
```

`pandas.read_csv()` 函数提供了丰富的参数，例如 `sep` (指定分隔符，默认为逗号), `header` (指定标题行), `names` (自定义列名), `dtype` (指定数据类型), `nrows` (读取前 N 行), `chunksize` (分块读取，用于处理超大型文件) 等，可以根据实际需求进行灵活配置。这段代码还包含了更鲁棒的错误处理。

三、性能优化技巧

对于处理超大型 CSV 文件，以下技巧可以显著提升读取速度：
分块读取 (Chunking): 使用 `pandas.read_csv()` 的 `chunksize` 参数，将文件分成多个块进行读取，避免一次性加载所有数据到内存，适用于内存有限的情况。
选择所需列: 只读取需要的列，而不是读取所有列，可以显著减少内存占用和读取时间。在 `pandas.read_csv()` 中使用 `usecols` 参数指定列名。
使用更快的引擎: `pandas` 支持不同的解析引擎，例如 `c` 引擎通常比 `python` 引擎更快。在 `pandas.read_csv()` 中使用 `engine='c'` 参数。
数据类型转换: 如果数据类型可以转换，在读取时指定 `dtype` 参数，可以提高效率。例如，将字符串类型的数字列转换为数值型。
使用内存映射文件 (Memory Mapping): 对于非常大的文件，可以考虑使用 `mmap` 模块将文件映射到内存，进行高效的读取。

四、写入 CSV 文件

使用 `csv` 模块写入 CSV 文件也很简单：```python
import csv
def write_csv(filepath, data):
with open(filepath, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = (file)
(data)
# 示例用法
data = [['Name', 'Age', 'City'], ['Alice', '25', 'New York'], ['Bob', '30', 'London']]
write_csv('', data)
```

`newline=''` 参数可以防止写入多余的空行。 `pandas` 也提供了 `to_csv()` 方法，可以方便地将 DataFrame 对象写入 CSV 文件。

总结

本文介绍了 Python 中读取和写入 CSV 文件的多种方法，并提供了性能优化技巧。选择哪种方法取决于你的数据量、内存限制和对数据处理的需求。 `csv` 模块适用于小型文件和简单的处理，而 `pandas` 则更适合处理大型文件和进行复杂的数据分析。记住根据实际情况选择合适的工具和方法，并注意处理编码问题，才能高效地处理 CSV 文件。

2025-06-03

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