解析前的python csv模块条线答案

【问题标题】：python csv module strip lines before parsing解析前的python csv模块条线
【发布时间】：2013-01-15 18:33:58
【问题描述】：

我有一个纯文本文件：

    2 jordyt
    2 dawder
    2 LOL12345
    2 2251084185
    2 123456789
    2 123456
    1 warcraft
    1 tripp88

通过python's csv模块解析后，我有：

with open(filename,'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile,delimiter=' ')
    for row in reader:
        print row

['', '', '', '', '', '', '2', 'jordyt']
['', '', '', '', '', '', '2', 'dawder']
['', '', '', '', '', '', '2', 'LOL12345']
['', '', '', '', '', '', '2', '2251084185']
['', '', '', '', '', '', '2', '123456789']
['', '', '', '', '', '', '2', '123456']
['', '', '', '', '', '', '1', 'warcraft']
['', '', '', '', '', '', '1', 'tripp88']

编辑 1：

我希望输出是这样的：

['2', 'jordyt']
['2', 'dawder']
['2', 'LOL12345']
.
.
.

我可以使用自定义预处理器解决此问题。但是，这些文件太大了，不宜多读两遍。

我的问题是：我怎样才能告诉 csv 模块在解析之前去掉这些行？

【问题讨论】：

输出到底应该是什么？

标签： python csv python-2.7

【解决方案1】：

一种选择是提供skipinitialspace 参数：

with open(filename,'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile,delimiter=' ',skipinitialspace=True)
    for row in reader:
        print row

【讨论】：

只需使用csv.reader(csvfile,delimiter=' ',skipinitialspace=True)，也可以正常工作。
@AshwiniChaudhary - 谢谢！没有意识到您可以直接提供方言选项，但我现在在文档中看到了它。编辑了我的答案以改用它。

【解决方案2】：

如果你的分隔符是一个空格，那么我很想不使用 CSV 模块（如果你知道你没有带空格的引用字段）：

这利用了split() 或split(None) 很好地处理连续分隔符的性质。

with open(filename,'r') as csvfile:
    for row in csvfile:
        print row.split()

或者，如果您需要处理它并使用 CSV 模块，只需在您的输入文件上创建一个生成器并将其传递给阅读器）：

with open(filename,'r') as csvfile:
    stripped = (row.strip() for row in csvfile)
    reader = csv.reader(stripped,delimiter=' ')
    for row in reader:
        print row

【讨论】：

我喜欢您的第一个示例，但我认为您需要更进一步并在行上使用 split，因为 FJ 似乎希望将单词分开。
@Lee-Man：实际上，我认为他的意思是split 而不是 strip。
实际上 - 是的，我做到了 :( - 更新了 - 感谢大家的关注
是的，它有效。但 F.J 的答案正是我想要的。最少的代码更改，并在内置模块中使用预先创建的逻辑。而不是重建它们。

【解决方案3】：

我质疑你在这种情况下使用 csv，因为 split() 会做你想做的事。

with open(filename, 'r') as csvfile:
    for row in csvfile:
        words = row.split()
        print words

打印（用于您的数据）：

['2', 'jordyt']
['2', 'dawder']
['2', 'LOL12345']
['2', '2251084185']
['2', '123456789']
['2', '123456']
['1', 'warcraft']
['1', 'tripp88']

【讨论】：

嘿伙计，为什么在这种情况下需要 csv？我只是没看到。也许您提供的数据不能代表您真正需要解析的数据，但鉴于您提供的数据，csv 有点过头了。
绝对你是真的，但只是为了培训目的，我想通过 csv 模块来做到这一点。所有这些线程都是通过 csv 模块创建的。你不能忽视它！
@pylover，我从你原来的问题中并不清楚，但现在明白了。