所以我为 Scrapy 编写了一个小片段，以便通过邮政编码在网站上搜索国家/地区，但是遍历所有不存在的邮政编码似乎是一种浪费，所以，首先，这就是我所拥有的......
def start_requests(self):
for i in xrange(100000):
yield self.make_requests_from_url("http://www.example.com/zipcode/%05d/search.php" % i)
这个想法很明显，但我下载了一个列中包含所有美国邮政编码的 CSV - 我如何轻松地将其用作在上述示例中使用的列表（或比列表更有效的方法）？如果这会让事情变得更容易，我有熊猫。
【问题讨论】：
标签： python python-2.7 csv
如果我对您的理解正确，您有一个以逗号分隔的文件，并且格式设置为在特定列（可能标题为“ZipCodes”）中每行都有一个邮政编码。
如果有标题行和不同的列，并且您知道包含邮政编码的列的名称，您可以这样做：
def start_requests(self, filename, columnname):
with open(filename) as file:
headers = file.readline().strip().split(',')
for line in file.readlines():
zipcode = line.strip().split(',')[headers.index(columnname)]
yield self.make_requests_from_url("http://www.example.com/zipcode/%05d/search.php" % zipcode)
【讨论】：
打开文件、读取行、获取邮政编码、生成 ...
for line in open('zipcodes.csv', 'r').readlines():
zipcode = line.split(',')[columnNumberOfTheZipCodesStartingFrom0]
yield self.make_requests_from_url("http://foo.com/blah/%s/search.php" % (zipcode,))
【讨论】：
只是为了完善一系列非常好的建议，这里是另一个。这种方法的主要思想是它不需要像 pandas 这样的特殊库，但也不仅仅是读取纯文件内容，在这种情况下，就 CSV 标记而言，您必须重新发明轮子（不是最难的）事情，但为什么要打扰？）。如果您的 csv 文件足够简单，则按照 dg99 的建议，读出文件内容可能会更容易
使用python's built-in csv library!
ziplist = []
import csv
with open('zipcodes.csv', 'rb') as csvfile:
zipreader = csv.reader(csvfile)
for row in zipreader:
ziplist.append(row[i])
注意事项：
我有 row[i]，其中 i 是 csv 文件中邮政编码的列索引。如果文件列出 zip+4 代码，您可以使用 row[i][:5]。有趣的是，如果您不知道邮政编码所在的列号，但您知道列标题（字段名称），则可以使用
zipreader = csv.DictReader(csvfile)
for zipDict in zipreader:
ziplist.append(row['Zip Code Column Name Here'])
根据this post，从列表中取回信息与元组一样有效，所以这似乎是要走的路。
【讨论】：
所以你想在一个 csv 中读取到一个列表......好吧： 我认为这应该很容易：
import pandas
colname = ['zip code','city']
zipdata = pandas.read_csv('uszipcodes.csv', names=colname)
希望我理解你的正确！
【讨论】：
yield 行？我需要将它放入 int 中。
pandas 是一个重量级的导入，仅用于阅读一列文本。 :)
可能是这样的？
#!/usr/local/cpython-3.3/bin/python
import csv
import pprint
def gen_zipcodes(file_):
reader = csv.reader(file_, delimiter='|', quotechar='"')
for row in reader:
yield row[0]
def main():
with open('zipcodes_2006.txt', 'r') as file_:
zipcodes = list(gen_zipcodes(file_))
pprint.pprint(zipcodes[:10])
main()
【讨论】：