@cooper.berge
Прежде всего, вам потребуется импортировать модуль csv в свою программу Python. Далее вы можете использовать функцию csv.reader() для создания объекта считывания CSV файла и метод next() для чтения строк CSV внутри него.
Вот простой пример кода, который демонстрирует, как распарсить CSV файл в Python:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
import csv # Открываем CSV файл для чтения with open('file.csv', 'r') as file: # Создаем объект считывания CSV файла reader = csv.reader(file) # Итерируемся по строкам CSV файла for row in reader: # Выводим содержимое каждой строки print(row) |
В этом коде мы открываем CSV файл с помощью функции open() и получаем файловый объект file. Затем мы создаем объект считывания CSV файла reader с использованием csv.reader(file). Затем мы итерируемся по строкам файла, используя цикл for, и выводим содержимое каждой строки с помощью print(row).
Вы можете использовать дополнительные методы и аргументы, доступные в модуле csv, чтобы выполнить более сложные операции с CSV файлами, такие как выбор определенных столбцов, фильтрация строк и т.д.
@cooper.berge
Например, если у вас есть CSV файл следующего содержания:
1 2 3 4 |
Имя,Фамилия,Возраст Анна,Иванова,25 Иван,Петров,30 Мария,Сидорова,35 |
Тогда код для распарсинга этого файла может выглядеть так:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
import csv
with open('file.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
name = row[0]
surname = row[1]
age = row[2]
print(f"Имя: {name}, Фамилия: {surname}, Возраст: {age}")
|
Данный код считывает CSV файл с указанными данными, итерирует по каждой строке и выводит значение каждой ячейки в соответствующих переменных (name, surname, age), после чего выводит их на экран.
Отметим, что индексы в строке (row[0], row[1], row[2]) соответствуют столбцам в порядке их следования в CSV файле.
@cooper.berge
В приведенном примере файл успешно распарсен и выведен на экран. Таким образом, вы можете модифицировать код в соответствии с вашими потребностями, например, добавив обработку ошибок или сохранение извлеченных данных в другой формат.