哇！用Python读取CVS文件竟然有5招，据说90%的人只会2招
Python目前是最火的语言了，无论是做开发，测试，数据分析，后端，还是办公自动化都可以用Python帮你轻松解决一些琐碎的。尤其是一些重复的工作，而在日常的工作中经常打交道的就是文件的处理，其中CSV文件是经常需要使用的。
今天小编就教大家5招让你优雅的读取CSV文件非常实用。
我们先来看一下一个典型的数据集stocks.csv：
一个股票的数据集，其实就是常见的表格数据。有股票代码，价格，日期，时间，价格变动和成交量。这个数据集其实就是一个表格数据，有自己的头部和身体。
第一招：简单的读取
喂给reader一个可迭代对象或者是文件的object，然后返回一个可迭代对象。
首先读取csv 文件，然后用csv.reader生成一个csv迭代器f_csv 然后利用迭代器的特性，next(f_csv)获取csv文件的头，也就是表格数据的头 接着利用for循环，一行一行打印row的内容，也就是表格数据的身体
第二招：用nametuple
nametuple其实是一个非常有用的类，这个类属于collections模块，而这个模块简直就是一个百宝箱里面有非常多的牛逼的库； 这里我们用next(f_csv)其实就是获取表格的头部来初始化这个Row； 然后循环来构造这个Row的数据，把我们表格里面的每一行的数据都喂成nametuple格式的row_info; 这样做的好处就是你可以随心所欲的访问这个row_info里面的数据，就想访问类数据一样，比如row_info.price
第三招：用tuple类型转换
操作的步骤其实跟上面差不多，就是对数据结果的清洗处理稍微不一样。这里非常巧妙的zip来构造一个嵌套的数据列表，然后用convert(data)把csv文件里面每一行的数据进行类型转换，这招真的不错！
看一下结果：
第四招：用DictReader
第五招：用字典转换
首先我们声明一个自定义的类型转换器field_types; 然后循环生成一个可迭代的对象(key,conversion(row[key]); 最后更新一下字典里面相同的key,比如row['price']的内容就会被更新了。
end
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