python语言---------------csv模块介绍
【实用】关于Python网络运维自动化——CSV
哈喽，大家好，我又来了。见字如面，每篇锤炼！近期有一篇，我介绍了JSON这种信息储存方式，【实用】关于Python网络运维自动化——JSON。该文章的阅读量远超我的想象，这让我有点振奋也有点诧异。其实呢，技术类或实验类的文章，我是更喜欢写在知乎平台上的，因为知乎文章可以反复调整打磨。考虑到微信公众号文章一经发布便很难修改，我则多以思考感悟类为主。最近我也有同一些读者朋友交流，大家反馈微信公众号对日常阅读更方便，有点口袋书的感觉，毕竟大家不一定安装知乎APP，但是一定会安装微信APP。
好吧，那我也考虑陆续把一些在知乎平台上打磨过的文章，整理定稿后再发到微信公众号平台上。当然，这非一文双发或一文多发，传递到公众号的文章自然会加多一些见解与感悟。今晚就着上次提及的信息存储媒介，我们来聊聊CSV吧，稍作梳理，分享于你！
CSV特点
网络工程师敲指令也好，践行Python自动化也好，或许，我们最开始接触到的是字符串，进而是存放特定字符串的TXT文件。慢慢地，我们会觉得字符串文本似乎对人眼比较友好，而对机器解读不是很友好。换句话说，一行符号，你看懂了，机器则很难“看懂”。如何规范化呢？我们就在字符串中进行断句操作，比如一个特定文本，我们使用逗号进行文本切割。（当然，也可以使用其它符号来做分隔符。）这与文言文断句有点异曲同工之妙，现代人通过断句加标点符号的方式，让古文更容易理解些。当我们把字符串文本进行处理后，无非就是人容易读一点，机器容易识别处理一些。在此基础上，信息又得以保存，还方便运输。于是，CSV格式运营而生。如果我没记错的话，它的出现要比JSON等格式早很多。
CSV的名称由来非常简单粗暴，comma-separated value，见名知意，即逗号隔开的数据。一个文本，加上逗号，本质上还是文本。但正因为这有规律的逗号，这种数据我们可以从表格中获取，也可以从数据库中获取。它与表格攀上关系之后，马上对接办公软件（如EXCEL），甚至可以拉通数据库。按照喝茶饮酒品咖啡的套话，这玩意儿马上具有了层次感，也可以说成格局打开了。
或许，你我都未曾想过，CSV竟然是由RFC定义和解释的。我们稍加浏览后，便知道了CSV并没有通用的格式和标准，RFC 4180 仅仅给出了一个框架性的基础描述而已。这样，不同组织在CSV的开发实现上，就会有不同的理解，在比较灵活的同时，便不可避免的会带来一些麻烦，比如编码差异导致的乱码问题。这里我们点到为止，不展开。
https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180.html
读取CSV
我们准备一个小DEMO，将如下一段文本保存成csv_test_read1.csv。我们可以使用记事本工具来打开和编辑这份CSV文件。
hostname,vendor,model,locationsw1,Huawei,5700,Beijingsw2,Huawei,3700,Shanghaisw3,Huawei,9300,Guangzhousw4,Huawei,9306,Shenzhensw5,Huawei,12800,Hangzhou
在Python的标准库中，有一个专门处理CSV文件的模块，开箱即用。在实验文件夹中，将如下Python脚本保存为csv_test_read1.py文件。
import csv#csv_path = r'E:\***\csv_test_read1.csv' # 文件路径，可根据自己实际情况。csv_path = r'.\csv_test_read1.csv' # 文件路径，可根据自己实际情况。with open(csv_path) as f:reader = csv.reader(f)for row in reader:print(row)
脚本运行，结果如下。
有了CSV工具的加持，传统的字符串文本马上能纳入Python生态。它可以将数据切割后装入容器（如列表，字典等），还可以配合Python分支、循环等再进一步加工数据。
看回代码中的变量reader，它实际是一个迭代器。倘若需要把表头（第一行）给单独拎出来，我们可以配合next()函数。此外，迭代器和list()函数结合，往往也会有妙用，如何实现呢？请读者朋友们自行尝试。（文末有链接介绍。）
写入CSV
读取实现了，现在我们开始尝试写入，其操作过程正好相反。在实验文件夹中，将如下Python脚本保存为csv_test_write1.py文件。
import csvdata = [['hostname','vendor','model','location'],['sw1','Huawei','5700','Beijing'],['sw2','Huawei','3700','Shanghai'],['sw3','Huawei','9300','Guangzhou'],['sw4','Huawei','9306','Shenzhen'],['sw5','Huawei','12800','Hangzhou']]csv_path = r'.\csv_test_write1.csv' # 文件路径，可根据自己实际情况进行调整。with open(csv_path,'w',newline='') as f:writer = csv.writer(f)for row in data:writer.writerow(row)
Python代码简单运行，则马上会得到一份CSV文件。我们可以使用excel打开，也可以使用记事本打开。
相对于读取，写入还有更多“花俏”操作，比如文本本身带逗号如何写入（参数quoting），多行形式如何写入（方法writerows），字典形式如何写入（方法DictWriter）等。甚至，我们可以用delimiter参数来控制分隔符是逗号还是其它，比如冒号。更多“花俏”操作，请读者朋友们先自行尝试。实现后或实在没头绪可参考比较我如下知乎文章。
《网络工程师Python数据存储（第1节，CSV文件）》（将保持更新）https://zhuanlan.zhihu.com/p/456223197
实现如下：
文末总结
有时候我会思考，网络工程师践行Python自动化过程，就拿CSV工具来说，我们刚开始可先用笨办法学习和实践，比如读取就先练熟一种方法，写入也就先练熟一种方法，其它“花俏”略带技巧类的知识，暂时后置，待我们基础稍微夯实以后再逐步尝试。或许这样，我们不至于一下子眼花缭乱难以锚定具体方法，毕竟产生效能才是目的。
JSON也好，CSV也好；无论Python数据类型，还是信息储存格式，甚至一切对象（Python一切皆对象），我想我们学习的思路无外乎“增删改查”四个字。请你品品看是否如此。接着，我们找到一个锚定点，最小化启动，从而切入学习和使
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