Python3爬虫中CSV文件存储的方法？这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容，让我们一起来看看吧！

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名与空间、网页空间、营销软件、网站建设、华宁网站维护、网站推广。

CSV，全称为Comma-Separated Values，中文可以叫作逗号分隔值或字符分隔值，其文件以纯文本形式存储表格数据。该文件是一个字符序列，可以由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔。每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其他字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。不过所有记录都有完全相同的字段序列，相当于一个结构化表的纯文本形式。它比Excel文件更加简介，XLS文本是电子表格，它包含了文本、数值、公式和格式等内容，而CSV中不包含这些内容，就是特定字符分隔的纯文本，结构简单清晰。所以，有时候用CSV来保存数据是比较方便的。本节中，我们来讲解Python读取和写入CSV文件的过程。

1. 写入

这里先看一个最简单的例子：

import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['10001', 'Mike', 20])
    writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])
    writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])

首先，打开data.csv文件，然后指定打开的模式为w（即写入），获得文件句柄，随后调用csv库的writer()方法初始化写入对象，传入该句柄，然后调用writerow()方法传入每行的数据即可完成写入。

运行结束后，会生成一个名为data.csv的文件，此时数据就成功写入了。直接以文本形式打开的话，其内容如下：

id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21

可以看到，写入的文本默认以逗号分隔，调用一次writerow()方法即可写入一行数据。用Excel打开的结果如图5-6所示。

如果想修改列与列之间的分隔符，可以传入delimiter参数，其代码如下：

import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerow(['10001', 'Mike', 20])
    writer.writerow(['10002', 'Bob', 22])
    writer.writerow(['10003', 'Jordan', 21])

这里在初始化写入对象时传入delimiter为空格，此时输出结果的每一列就是以空格分隔了，内容如下：

id name age
10001 Mike 20
10002 Bob 22
10003 Jordan 21

另外，我们也可以调用writerows()方法同时写入多行，此时参数就需要为二维列表，例如：

import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['id', 'name', 'age'])
    writer.writerows([['10001', 'Mike', 20], ['10002', 'Bob', 22], ['10003', 'Jordan', 21]])

输出效果是相同的，内容如下：

id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21

但是一般情况下，爬虫爬取的都是结构化数据，我们一般会用字典来表示。在csv库中也提供了字典的写入方式，示例如下：

import csv
with open('data.csv', 'w') as csvfile:
    fieldnames = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'id': '10001', 'name': 'Mike', 'age': 20})
    writer.writerow({'id': '10002', 'name': 'Bob', 'age': 22})
    writer.writerow({'id': '10003', 'name': 'Jordan', 'age': 21})

这里先定义3个字段，用fieldnames表示，然后将其传给DictWriter来初始化一个字典写入对象，接着可以调用writeheader()方法先写入头信息，然后再调用writerow()方法传入相应字典即可。最终写入的结果是完全相同的，内容如下：

id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21

这样就可以完成字典到CSV文件的写入了。

另外，如果想追加写入的话，可以修改文件的打开模式，即将open()函数的第二个参数改成a，代码如下：

import csv
with open('data.csv', 'a') as csvfile:
    fieldnames = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writerow({'id': '10004', 'name': 'Durant', 'age': 22})

这样在上面的基础上再执行这段代码，文件内容便会变成：

id,name,age
10001,Mike,20
10002,Bob,22
10003,Jordan,21
10004,Durant,22

可见，数据被追加写入到文件中。

如果要写入中文内容的话，可能会遇到字符编码的问题，此时需要给open()参数指定编码格式。比如，这里再写入一行包含中文的数据，代码需要改写如下：

import csv
with open('data.csv', 'a', encoding='utf-8') as csvfile:
    fieldnames = ['id', 'name', 'age']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writerow({'id': '10005', 'name': '王伟', 'age': 22})

这里需要给open()函数指定编码，否则可能发生编码错误。

另外，如果接触过pandas等库的话，可以调用DataFrame对象的to_csv()方法来将数据写入CSV文件中。

2. 读取

我们同样可以使用csv库来读取CSV文件。例如，将刚才写入的文件内容读取出来，相关代码如下：

import csv
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row)

运行结果如下：

['id', 'name', 'age']
['10001', 'Mike', '20']
['10002', 'Bob', '22']
['10003', 'Jordan', '21']
['10004', 'Durant', '22']
['10005', '王伟', '22']

这里我们构造的是Reader对象，通过遍历输出了每行的内容，每一行都是一个列表形式。注意，如果CSV文件中包含中文的话，还需要指定文件编码。

另外，如果接触过pandas的话，可以利用read_csv()方法将数据从CSV中读取出来，例如：

import pandas  as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

运行结果如下：

    id   name  age
0  10001  Mike   20
1  10002  Bob   22
2  10003  Jordan 21
3  10004  Durant 22
4  10005  王伟   22

在做数据分析的时候，此种方法用得比较多，也是一种比较方便地读取CSV文件的方法。

感谢各位的阅读！看完上述内容，你们对Python3爬虫中CSV文件存储的方法大概了解了吗？希望文章内容对大家有所帮助。如果想了解更多相关文章内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

文章名称：Python3爬虫中CSV文件存储的方法
标题URL：http://pwwzsj.com/article/pehppc.html