如何识别并正确解析由 Python 创建的 csv 数据中的列表

Posted 2023-03-13

【中文标题】如何识别并正确解析由 Python 创建的 csv 数据中的列表

【英文标题】：How to recognize and appropriately parse a list within csv data that was created by Python

【发布时间】：2017-10-08 19:30:15

【问题描述】：

我正在使用 Python 在 CSV 中导出和导入数据。写入 CSV 时，一些单独的段/值最初是列表。 python CSV 库将这些值输出为用方括号括起来的 CSV。

当我读回数据时，同样使用 CSV 库，它无法识别列表的存在，而是将其作为单个字符串读取。

有什么方法可以将列表作为列表而不是字符串读回？我宁愿不使用 split(',') 手动操作字符串。

import csv

dummy_data = [['list value 1', 2, 'list value 3', '',], 'string 1', 'string 2', 3, ]
dummy_csv = 'c:\\temp\\out.csv'
with open(dummy_csv, 'w') as file:
    cw = csv.writer(file)
    cw.writerow(dummy_data)

这将写入 c:\temp\out.csv:

"['list value 1', 2, 'list value 3', '']",string 1,string 2,3

从文件中读回：

with open(dummy_csv) as file:
    cr = csv.reader(file)
    for row in cr:
        print(row[0])

...将列表值打印为单个文字字符串：

"['item 1', 2, 'item 3']"

我怎样才能干净地和本机地将这个字符串转换回列表？

我想出的最好方法是在检测并去除方括号后使用 csv 库重新解析字符串。这比使用 split(',') 稍微好一点，因为它可以更好地处理转义字符，但感觉很hacky：

with open(temp_csv) as file:
    cr = csv.reader(file)
    for row in cr:
        for segment in row:
            if segment and segment[:1] == '[' and segment[-1:] == ']':
                for list_segment in csv.reader([segment.strip('[] ')]):
                    print([e.strip(" '""") for e in list_segment])

这将返回带有值的所需列表：

['item 1', '2', 'item 3']

是的，很遗憾，数据必须以 CSV 格式保存到文件中；如果由我决定，我会使用 JSON，这不是问题。

感谢您的帮助！

更新： 我不相信这是一个重复的问题，因为我假设（并希望）在我忽略的 csv 库中存在一些选项或参数。

【问题讨论】：

使用ast.literal_eval模块。

@ManishGupta - 你是个传奇！请将其发布为答案，我会接受。我知道这会很简单。

Convert string representation of list to list in Python的可能重复

虽然您可以在这些情况下使用eval 或ast.literal_eval 将数据作为列表的字符串表示形式写入，但您可能应该考虑如何保存数据。如果你想保存数据结构，也许像 JSON 这样的东西更合适。 CSV 用于表格、数字/文本数据。您可能不想要列表文字的 csv。

@juanpa.arrivillaga 我同意，但是数据需要由使用 VBA 的同事解析。据我所知，VBA 中没有原生 JSON 支持。

【参考方案1】：

你可以使用

import ast
your_string = "['item 1', 2, 'item 3']"
ast.literal_eval(your_string)

如果所有字符串都被引用，那么你也可以使用

import json
your_string = u'["item 1", "2", "item 3"]'
json.loads(your_string)

或者你可以使用 numpy

import numpy
your_string = "['item 1', 2, 'item 3']"
np.array(your_string)