使用Python以小写形式读取CSV文件

我正在将一个CSV文件读入一个命名的文件，如下所示：

import csv
from collections import namedtuple

#So we can handle bad CSV files gracefully
def unfussy_reader(reader):
    while True:
        try:
            yield next(reader.lower())

        # This is a bad row that has an error in it (csv.Error)
        # Alternately it may be a line that doesn't map to the structure we've been given (TypeError)
        except (csv.Error, TypeError):
            pass

        continue

# Create the CSV reader object
csv_reader = csv.reader(file_stream, delimiter=' ', quotechar='"', escapechar='^')

# Set up the named tuple
csvline = namedtuple('csv_line', 'field1, field2, field3')

# Create the named tuple mapping object
map_to_tuple = map(csvline._make, csv_reader)

for line in unfussy_reader(map_to_tuple):
    # do stuff

这很好，但我的问题是-我希望CSV的所有内容都以小写形式读取。根据，一个简单的lambda可以做到：

map（lambda x:x.lower（），[“A”，“B”，“C”]）

但在数据进入元组（因此不可更改）之前，我找不到任何地方放置它

在这个结构（Python 3.5）中有没有一种方法可以做到这一点呢？

这个怎么样：

csv_reader = csv.reader(map(lambda line:line.lower(),file_stream), delimiter=' ', quotechar='"', escapechar='^')

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在为流创建CSV读取器之前，可以对流应用

lower

转换

lower_stream = (line.lower() for line in file_stream)
csv_reader = csv.reader(lower_stream, delimiter=' ', quotechar='"', escapechar='^')

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下\u流

分配目标周围的括号表示分配目标。它不会用完

文件流

，也不会将所有

文件流

都拉入内存。

在

csv\u阅读器=…

之前添加一行：

文件流=（文件流中的行的line.lower（））

？@bbayles-这很有效，尽管我必须将其分配给某个对象，然后将

csv\u reader=

行更改为指向该对象，而不是

文件流

。把它作为答案贴出来，我会接受的。谢谢