La méthode .reader() va prendre tout le texte dans un CSV, l | Apprendre le Code Informatique

La méthode .reader() va prendre tout le texte dans un CSV, le parser ligne par ligne et convertir chaque ligne dans une liste de chaînes. Vous pouvez utiliser différents délimiteurs pour décider de la manière de séparer chaque colonne, mais le séparateur le plus commun est une virgule. L’extrait de code ci-dessous lit le fichier CSV et affiche chaque ligne.

import csv


with open('couleurs_preferees.csv') as fichier_csv:

reader = csv.reader(fichier_csv, delimiter=',')

for ligne in reader:

print(ligne)

Le résultat sera comme ceci :

['nom', 'metier', 'couleur_preferee']

['Jacob Smith', 'Ingénieur en informatique', 'Violet']

['Nora Scheffer', 'Stratégiste numérique', 'Bleu']

['Emily Adams', 'Responsable marketing', 'Orange']

Bien que cette approche peut être utile parfois, la ligne d’en-tête est considérée comme la même que les autres. Une méthode plus utile pour lire les fichiers CSV, tout en reconnaissant les en-têtes pour identifier les colonnes, est la méthode DictReader() . Cette méthode sait que la première ligne est un en-tête et sauvegarde les autres lignes en tant que dictionnaires. Chaque clé est un nom de colonne et la valeur est la valeur de la colonne.

Le code ci-dessous montre comment utiliser la méthode DictReader().

import csv


with open('couleurs_preferees.csv') as fichier_csv:

reader = csv.DictReader(fichier_csv, delimiter=',')

for ligne in reader:

print(ligne['nom'] + " travaille en tant que " + ligne['metier'] + " et sa couleur préférée est " + ligne['couleur_preferee'])

Le résultat affichera :

Jacob Smith travaille en tant que Ingénieur en informatique et sa couleur préférée est Violet

Nora Scheffer travaille en tant que Stratégiste numérique et sa couleur préférée est Bleu

Emily Adams travaille en tant que Responsable marketing et sa couleur préférée est Orange

Bien plus utile n’est-ce pas ?