Appearance
读写 CSV 文件
示例文件：
csv_cleaning.py
最后核验：2026-08-02
本文围绕“怎样从真实表格文件读取和输出”展开，结合可运行示例说明输入、规则、输出和改造边界。
这篇解决什么问题
客户发来的 CSV 需要被脚本读取，检查后还要输出一份待补信息名单。
本集产物是：清洗后 CSV。
核心判断
csv要服务于真实客户数据处理。路径要服务于真实客户数据处理。编码要服务于真实客户数据处理。表头要服务于真实客户数据处理。写入文件要服务于真实客户数据处理。
判断是否学会，不看能不能背概念，而看能不能运行脚本并得到可复查输出。
运行示例
bash
python3 csv_cleaning.py运行后检查三件事：
- 输入数据是否符合本集假设。
- 规则输出是否能解释。
- 文件或终端结果是否方便客户复核。
完整示例
csv_cleaning.py
python
from __future__ import annotations
import csv
from pathlib import Path
base = Path(__file__).parent
input_file = base / "customers.csv"
output_file = base / "missing_customers.csv"
def main() -> None:
with input_file.open("r", encoding="utf-8", newline="") as file:
rows = list(csv.DictReader(file))
missing = [row for row in rows if not row["phone"] or not row["city"]]
with output_file.open("w", encoding="utf-8", newline="") as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=["name", "missing"])
writer.writeheader()
for row in missing:
fields = []
if not row["phone"]:
fields.append("phone")
if not row["city"]:
fields.append("city")
writer.writerow({"name": row["name"], "missing": "|".join(fields)})
print(f"已输出：{output_file.name}，{len(missing)} 行")
if __name__ == "__main__":
main()修改成自己的场景
- 先替换样例数据，不急着改规则。
- 确认字段名和客户真实表头一致。
- 一次只改一条规则，运行后看输出。
- 把异常、空值或跳过记录写清楚。
- 如果要交给同事运行，把命令和预期输出写进 README。
常见误区
| 误区 | 后果 | 修正 |
|---|---|---|
| 只追求脚本能跑 | 输出不可复查 | 同时输出数量、名单或文件路径 |
| 直接套用字段名 | 客户表头不一致时报错 | 先做字段说明或字段映射 |
| 把坏数据静默跳过 | 结果看似正常但漏处理 | 坏数据要记录原因 |
| 一次改很多规则 | 出错后难定位 | 每次只改一个规则点 |
读完之后能完成什么
你应该能运行本集示例，并把它改成自己的客户名单、订单表、日报或文件处理场景。