Python读取CSV文件 csv模块教程：标准库一行读出来

用Python标准库csv模块读取CSV文件，不需要安装pandas，逐行解析表头和数据，适合小文件和轻量场景，附完整可运行代码。

场景痛点

日常工作里CSV到处都是：导出的订单表、后台日志、产品给的用户清单。用Excel打开会卡、容易乱格式，用记事本看又没法直接处理。想把CSV读进Python做筛选、统计、拼数据，最直接的方式就是用标准库 csv，零依赖、跨平台、Python3自带。

用到的库

# 纯标准库，无需pip安装

完整代码

# 用Python标准库csv读取CSV文件
import csv

def read_csv_with_dictreader(file_path, encoding="utf-8-sig"):
"""
用DictReader按表头读成字典列表，每行是一个dict，key就是列名。
encoding用utf-8-sig可以自动去掉Excel导出CSV开头的BOM。
"""
rows = []
with open(file_path, "r", newline="", encoding=encoding) as f:
reader = csv.DictReader(f)
# 表头
headers = reader.fieldnames
print("表头：", headers)
# 逐行读取
for row in reader:
rows.append(row)
return headers, rows

def read_csv_with_reader(file_path, encoding="utf-8-sig"):
"""
用reader按列表读，第一行是表头，后面每一行是list。
适合不需要列名、只要纯数据的场景。
"""
with open(file_path, "r", newline="", encoding=encoding) as f:
reader = csv.reader(f)
for i, row in enumerate(reader):
print(f"第{i}行：", row)
if i >= 5:  # 只演示前6行
break

def main():
# 把这里换成你自己的CSV路径
file_path = "data.csv"

print("=== DictReader 方式 ===")
headers, rows = read_csv_with_dictreader(file_path)
print(f"共读取 {len(rows)} 行数据")
if rows:
print("第一行数据：", rows[0])

print("\n=== reader 方式 ===")
read_csv_with_reader(file_path)

if __name__ == "__main__":
main()