Python 将列表打印到CSV

我有一份清单：

OrderedDict([('user', 'john'), ('password', '7f5a343ca80b8127abb97d5dc5459193'), ('firstname', 'John'), ('valid', 'VALID')])
OrderedDict([('user', 'leila'), ('password', 'c769c2bd15500dd906102d9be97fdceb'), ('firstname', 'Leila'), ('valid', 'VALID')])
OrderedDict([('user', 'chris'), ('password', '5badcaf789d3d1d09794d8f021f40f0e'), ('firstname', 'Christopher'), ('valid', 'VALID')])
OrderedDict([('user', 'phill'), ('password', '21b72c0b7adc5c7b4a50ffcb90d92dd6'), ('firstname', 'Phill'), ('valid', 'VALID')])
OrderedDict([('user', 'morton'), ('password', '5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99'), ('firstname', 'Morton'), ('valid', 'VALID')])

我想把它放在一个.CSV文件中-基本上这个文件是用来存储用户的，我有一个程序，可以添加带有密码/哈希的用户

我目前有：

with open("output2.csv", 'w') as outputFile:
        wr = csv.writer(outputFile, dialect='excel')
        n = 0
        while n < len(dict_list):
            print(dict_list[n])
            wr.writerow(dict_list[n])
            n += 1
    quit()

---

我确实需要将其作为CSV文件的第一行，但我需要打印每个条目，而不在下方显示标题。

您应该始终使用

pandas

进行数据处理。您可以从（有序的）DICT列表中创建一个数据帧，然后使用pandas的

to_csv

函数将整个内容转储到一个文件中

import pandas as pd
odList = [ordered_dict1, ordered_dict2, ordered_dict3, ordered_dict4, ordered_dict5]

output = pd.DataFrame(odList)

这将输出：

     user                          password    firstname  valid
0    john  7f5a343ca80b8127abb97d5dc5459193         John  VALID
1   leila  c769c2bd15500dd906102d9be97fdceb        Leila  VALID
2   chris  5badcaf789d3d1d09794d8f021f40f0e  Christopher  VALID
3   phill  21b72c0b7adc5c7b4a50ffcb90d92dd6        Phill  VALID
4  morton  5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99       Morton  VALID

要将其保存到csv文件，请执行以下操作：

output_path = 'your_file_name.csv'
output.to_csv(output_path)

要从csv中排除索引（左侧的数字），请设置

index=False

：

output.to_csv(output_path, index=False)

---

您应该始终使用

pandas

进行数据操作。您可以从（有序的）DICT列表中创建一个数据帧，然后使用pandas的

to_csv

函数将整个内容转储到一个文件中

import pandas as pd
odList = [ordered_dict1, ordered_dict2, ordered_dict3, ordered_dict4, ordered_dict5]

output = pd.DataFrame(odList)

这将输出：

     user                          password    firstname  valid
0    john  7f5a343ca80b8127abb97d5dc5459193         John  VALID
1   leila  c769c2bd15500dd906102d9be97fdceb        Leila  VALID
2   chris  5badcaf789d3d1d09794d8f021f40f0e  Christopher  VALID
3   phill  21b72c0b7adc5c7b4a50ffcb90d92dd6        Phill  VALID
4  morton  5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99       Morton  VALID

要将其保存到csv文件，请执行以下操作：

output_path = 'your_file_name.csv'
output.to_csv(output_path)

要从csv中排除索引（左侧的数字），请设置

index=False

：

output.to_csv(output_path, index=False)

---

您应该使用

csv.writer

而不是

csv.writer

DictWriter

的

writerow

接受dict，而

writer.writerow

需要一个iterable，因此当您传递一个

dict

时，它会写入它的键而不是值

编辑：

为了使用

dict

的键写入标题，您应该在写入行之前添加以下行：

wr.writeheader()

此外，还有

writerows

方法，它采用

dict

s的整个列表 并将其写入文件。
因此，总而言之，您的代码应该如下所示：

with open("output2.csv", 'w') as outputFile:
    wr = csv.DictWriter(outputFile, fieldnames=dict_list[0].keys(), dialect='excel')
    wr.writeheader()
    wr.writerows(dict_list)

---

您应该使用

csv.writer

而不是

csv.writer

DictWriter

的

writerow

接受dict，而

writer.writerow

需要一个iterable，因此当您传递一个

dict

时，它会写入它的键而不是值

编辑：

为了使用

dict

的键写入标题，您应该在写入行之前添加以下行：

wr.writeheader()

此外，还有

writerows

方法，它采用

dict

s的整个列表 并将其写入文件。
因此，总而言之，您的代码应该如下所示：

with open("output2.csv", 'w') as outputFile:
    wr = csv.DictWriter(outputFile, fieldnames=dict_list[0].keys(), dialect='excel')
    wr.writeheader()
    wr.writerows(dict_list)

因为

dict_list[n]

这是你订购的照片之一

然后

将迭代您的有序字典

不过，这将是一个密钥列表

您可能更想要的：

wr.writerow([dict_list[n][x] for x in dict_list[n]])

它获取字典中每个键的值。

因为

dict_list[n]

这是你订购的照片之一

然后

将迭代您的有序字典

不过，这将是一个密钥列表

您可能更想要的：

wr.writerow([dict_list[n][x] for x in dict_list[n]])

---

它获取字典中每个键的值。

可能重复的可能重复的可能重复的这与此无关吗？这正是OP想要做的。这无关紧要，因为你绝对不需要熊猫来解决这个问题。在一个巨大的库上添加依赖性，使其仅使用一个单面功能，而不需要传递dict的值而不是dict本身（或使用csv.DictWriter）就可以轻松解决问题，这违背了所有良好的实践。显然，它可以做到这一点，并且是此任务的一个很好的替代方案。到目前为止，pandas是否为OP引入了另一个主要依赖项尚不清楚，这与我们的业务无关。确切地说，

csv

作为一个软件包非常好，但对于任何类型的动态操作或分析

pandas

都具有极大的优越性和灵活性。OP至少应该知道这个选项。“我真的不明白这种激烈的反应。”布鲁诺德斯图利埃没有人说这是最好的答案。你是对的，你不需要熊猫来解决问题，这是无关紧要的。这绝不是提交答案的目的，或者每个问题只允许一个答案。否决这是疯狂的，这是一个完美的解决方案。熊猫是一种非常受欢迎的动物，很多人已经有了它。如果他们没有，他们可以得到它，如果没有，看到另一个答案+1.不过，说“总是”使用熊猫有点强。这怎么不相关呢？这正是OP想要做的。这无关紧要，因为你绝对不需要熊猫来解决这个问题。在一个巨大的库上添加依赖性，使其仅使用一个单面功能，而不需要传递dict的值而不是dict本身（或使用csv.DictWriter）就可以轻松解决问题，这违背了所有良好的实践。显然，它可以做到这一点，并且是此任务的一个很好的替代方案。到目前为止，pandas是否为OP引入了另一个主要依赖项尚不清楚，这与我们的业务无关。确切地说，

csv

作为一个软件包非常好，但对于任何类型的动态操作或分析

pandas

都具有极大的优越性和灵活性。OP至少应该知道这个选项。“我真的不明白这种激烈的反应。”布鲁诺德斯图利埃没有人说这是最好的答案。你是对的，你不需要熊猫来解决问题，这是无关紧要的。这绝不是提交答案的目的，或者每个问题只允许一个答案。否决这是疯狂的，这是一个完美的解决方案。熊猫是一种非常受欢迎的动物，很多人已经有了它。如果他们没有，他们可以得到它，如果没有，看到另一个答案+1.不过，使用pandas时说“总是”有点强。这会引发一个错误-DictWriter需要参数fieldnames，例如：wr=csv.DictWriter（outputFile，fieldnames=['user'，'valid'，'firstname'，'password']，dial='excel'）@michetonu，谢谢！我没有注意到

fieldnames

不是可选参数。这将引发一个错误–DictWriter需要参数fieldnames，例如：wr=csv.DictWriter（outputFile，fieldnames=['user'，'valid'，'f