摘要
本文旨在解决在使用Python的csv.writer时，由于未正确设置delimiter、quotechar、escapechar等参数，导致输出CSV文件内容被双引号包裹的问题。我们将通过一个实际案例，详细讲解如何正确配置这些参数，避免不必要的引用，并提供修改后的代码示例，以确保CSV文件按照预期格式输出。
正文
在使用Python的csv模块处理CSV文件时，csv.writer是一个非常常用的工具。然而，如果不正确地配置其参数，可能会导致一些意想不到的问题，例如输出的CSV文件中的所有字段都被双引号包裹。本文将通过一个具体的例子，展示如何避免这个问题，并提供一个可行的解决方案。
问题描述
假设我们需要编写一个Python脚本，该脚本能够：
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读取一个CSV文件。指定CSV文件中的某些列。将指定列中的某个字符串A替换为字符串B。将修改后的数据写入新的CSV文件。
在实现过程中，如果直接使用默认的csv.writer，可能会发现输出的CSV文件中的每一行都被双引号包裹，这并不是我们期望的结果。
示例
假设我们有如下的CSV文件（myreport.csv）：
code1;code2;money1;code3;type_payment;money274;1;185.04;10;AMEXCO;36.0874;1;8.06;11;MASTERCARD;538.3074;1;892.46;12;VISA;185.0474;1;75.10;15;MAESTRO;8.0674;1;63.92;16;BANCOMAT;892.46
我们希望将money1和money2列中的.替换为,。期望的输出如下：
code1;code2;money1;code3;type_payment;money274;1;185,04;10;AMEXCO;36,0874;1;8,06;11;MASTERCARD;538,3074;1;892,46;12;VISA;185,0474;1;75,10;15;MAESTRO;8,0674;1;63,92;16;BANCOMAT;892,46
但是，如果使用不正确的csv.writer配置，可能会得到如下的输出：
code1;code2;money1;code3;type_payment;money2"74;1;185,04;10;AMEXCO;36,08""74;1;8,06;11;MASTERCARD;538,30""74;1;892,46;12;VISA;185,04""74;1;75,10;15;MAESTRO;8,06""74;1;63,92;16;BANCOMAT;892,46"
解决方案
问题的根源在于csv.reader和csv.writer的默认行为。默认情况下，csv.writer可能会自动对包含分隔符的字段进行引用（用双引号包裹）。为了避免这种情况，我们需要显式地指定delimiter（分隔符）、quotechar（引用符）和quoting（引用规则）等参数。
以下是修改后的代码示例：
import csv, ioimport os, shutilresult = {}csv_file_path = 'myreport.csv'columns_to_process = ['money1', 'money2']string_to_be_replaced = "."string_to_replace_with = ","mydelimiter = ";"# 检查文件是否存在if not os.path.isfile(csv_file_path): raise IOError("csv_file_path is not valid or does not exists: {}".format(csv_file_path))# 检查分隔符是否存在with open(csv_file_path, 'r') as csvfile: first_line = csvfile.readline() if mydelimiter not in first_line: delimiter_warning_message = "No delimiter found in file first line." result['warning_messages'].append(delimiter_warning_message)# 统计文件行数NOL = sum(1 for _ in io.open(csv_file_path, "r"))if NOL > 0: # 获取列名 with open(csv_file_path, 'r') as csvfile: columnslist = csv.DictReader(csvfile, delimiter=mydelimiter) list_of_dictcolumns = [] for row in columnslist: list_of_dictcolumns.append(row) break first_dictcolumn = list_of_dictcolumns[0] list_of_column_names = list(first_dictcolumn.keys()) number_of_columns = len(list_of_column_names) # 检查列是否存在 column_existence = [ (column_name in list_of_column_names ) for column_name in columns_to_process ] if not all(column_existence): raise ValueError("File {} does not contains all the columns given in input for processing:File columns names: {}Input columns names: {}".format(csv_file_path, list_of_column_names, columns_to_process)) # 确定要处理的列的索引 indexes_of_columns_to_process = [i for i, column_name in enumerate(list_of_column_names) if column_name in columns_to_process] print("indexes_of_columns_to_process: ", indexes_of_columns_to_process) # 构建输出文件路径 inputcsv_absname, inputcsv_extension = os.path.splitext(csv_file_path) csv_output_file_path = inputcsv_absname + '__output' + inputcsv_extension # 定义处理函数 def replace_string_in_columns(input_csv, output_csv, indexes_of_columns_to_process, string_to_be_replaced, string_to_replace_with): number_of_replacements = 0 with open(input_csv, 'r', newline='') as infile, open(output_csv, 'w', newline='') as outfile: reader = csv.reader(infile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='') writer = csv.writer(outfile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='') row_index=0 for row in reader: for col_index in indexes_of_columns_to_process: # 处理空行 if not row: continue cell = row[col_index] if string_to_be_replaced in cell and row_index != 0: # 进行替换 cell = cell.replace(string_to_be_replaced, string_to_replace_with) number_of_replacements += 1 row[col_index] = cell # Update the row with the replaced cell # 写入新文件 writer.writerow(row) row_index+=1 return number_of_replacements # 执行替换 result['number_of_modified_cells'] = replace_string_in_columns(csv_file_path, csv_output_file_path, indexes_of_columns_to_process, string_to_be_replaced, string_to_replace_with) # 替换原始文件 shutil.copyfile(csv_output_file_path, csv_file_path) os.remove(csv_output_file_path) result['changed'] = result['number_of_modified_cells'] > 0else: result['changed'] = Falseresult['source_csv_number_of_raw_lines'] = NOLresult['source_csv_number_of_lines'] = NOL - 1print("result:", result)
关键修改
在上述代码中，我们修改了csv.reader和csv.writer的初始化方式：
reader = csv.reader(infile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='')writer = csv.writer(outfile, quoting=csv.QUOTE_NONE, delimiter=mydelimiter, quotechar='',escapechar='')
这里，我们做了以下设置：
delimiter=mydelimiter: 指定CSV文件的分隔符。quoting=csv.QUOTE_NONE: 告诉csv.writer不要对任何字段进行引用。quotechar=”: 设置空引用字符，与quoting=csv.QUOTE_NONE配合使用，确保不进行任何引用。escapechar=”：指定转义字符为反斜杠。
通过显式地设置这些参数，我们成功地避免了csv.writer自动对字段进行引用的行为，从而得到了期望的输出结果。
总结与注意事项
在使用csv.reader和csv.writer时，务必仔细阅读官方文档，了解各个参数的含义和作用。根据实际需求，显式地设置delimiter、quotechar、quoting等参数，以确保CSV文件按照预期格式输出。quoting=csv.QUOTE_NONE是一个非常有用的选项，可以避免不必要的引用。始终检查你的输入和输出，以确保数据处理的正确性。
通过本文的讲解和示例，相信你已经掌握了如何正确使用csv.writer，避免输出CSV文件内容被双引号包裹的问题。希望这些知识能帮助你在实际工作中更加高效地处理CSV数据。
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