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一切的开始



在前几年,如果你和嵌入式开发人员推荐Python,大概会是这样一种场景:

A:”诶,老王,你看Python开发这么方便,以后会不会用到嵌入式设备?“

B:“别做梦了,那玩意儿速度贼慢,肯定满足不了性能要求......”

但近几年,随着半导体行业的迅猛发展,嵌入式处理器的性能有了很大幅度的提高。与此同时,Python语言本身也在不断优化。因此,在嵌入式领域引入Python已经成为了必然趋势。

今天,作者就来总结一下使用Python处理物联网行业中一种常见的文件格式:csv文件。





Python库:csv



Python中集成了专用于处理csv文件的库,名为:csv

csv 库中有4个常用的对象:

  • csv.reader:以列表的形式返回读取的数据。

  • csv.writer:以列表的形式写入数据。

  • csv.DictReader:以字典的形式返回读取的数据。

  • csv.DictWriter:以字典的形式写入数据。





读取CSV文件



假设现在要读取的csv文件内容如下:

可以看到,该文件的第一行表明数据类型,我们暂且称之为header。从第2行开始,保存的是设备采集到的数据。


使用csv.reader读取文件



# 导入 csv 库import csv
# 以读方式打开文件with open关于写入,需要注意:"data.csv", mode="r", encoding="utf-8-sig") as f:        # 基于打开的文件,创建csv.reader实例    reader = csv.reader(f)
   # 获取第一行的header    # header[0] = "设备编号"    # header[1] = "温度"    # header[2] = "湿度"    # header[3] = "转速"    header = next(reader)
   # 逐行获取数据,并输出    for row in reader:        print("{}{}: {}={}, {}={}, {}={}".format(header[0], row[0],                                                 header[1], row[1],                                                 header[2], row[2],                                                 header[3], row[3]))程序运行结果如下:

设备编号0: 温度=31, 湿度=20, 转速=1000设备编号1: 温度=30, 湿度=22, 转速=998设备编号2: 温度=32, 湿度=23, 转速=1005

使用csv.DictReader读取文件



# 导入 csv 库import csv
# 打开文件with open("data.csv", encoding="utf-8-sig", mode="r") as f:
   # 基于打开的文件,创建csv.DictReader实例    reader = csv.DictReader(f)
   # 输出信息    for row in reader:        print("设备编号{}: 温度={}, 湿度={}, 转速={}".format(row["设备编号"],                                                   row["温度"],                                                   row["湿度"],                                                   row["转速"]))程序运行结果如下:

设备编号0: 温度=31, 湿度=20, 转速=1000设备编号1: 温度=30, 湿度=22, 转速=998设备编号2: 温度=32, 湿度=23, 转速=1005





写入CSV文件



假设我们现在要创建一个csv文件,将数据保存为如下形式:



使用csv.writer写入文件



# 导入 csv 库import csv
# 创建列表,保存header内容header_list = ["设备编号", "温度", "湿度", "转速"]
# 创建列表,保存数据data_list = [    [0, 31, 20, 1000],    [1, 30, 22, 998],    [2, 32, 33, 1005]]
# 以写方式打开文件。注意添加 newline="",否则会在两行数据之间都插入一行空白。with open("new_data.csv", mode="w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:        # 基于打开的文件,创建 csv.writer 实例    writer = csv.writer(f)
   # 写入 header。    # writerow() 一次只能写入一行。    writer.writerow(header_list)
   # 写入数据。    # writerows() 一次写入多行。    writer.writerows(data_list)

使用csv.DictWriter写入文件



# 导入 csv 库import csv
# 创建 header 列表header_list = ["设备编号", "温度", "湿度", "转速"]
# 创建数据列表,列表的每个元素都是字典data_list = [    {"设备编号": "0", "温度": 31, "湿度": 20, "转速": 1000},    {"设备编号": "1", "温度": 30, "湿度": 22, "转速": 998},    {"设备编号": "2", "温度": 32, "湿度": 23, "转速": 1005},]
# 以写方式打开文件。注意添加 newline="",否则会在两行数据之间都插入一行空白。with open("new_data.csv", mode="w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:        # 基于打开的文件,创建 csv.DictWriter 实例,将 header 列表作为参数传入。    writer = csv.DictWriter(f, header_list)
   # 写入 header    writer.writeheader()
   # 写入数据    writer.writerows(data_list)

关于写入,需要主语:

  • 在打开文件时,需要添加newline = ""。否则,会在每2行有效内容之间添加一行空白。

  • 如果要保存的内容有中文,而且之后需要用Excel打开文件,那么需要选用utf-8-sig编码。如果使用utf-8编码,会导致使用Excel查看文件时中文乱码。

end


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