Python 是否可以让csv.DictReader将某些列格式化为字符串以外的格式？

csv.DictReader（）

默认情况下，将列中的值作为字符串提取有没有办法指定特定列的转换？

每次访问由

csv.DictReader（）

创建的字典列表时，我都会遇到很多这样的小麻烦：

with open("data.csv","r") as data_file:
    items = csv.DictReader(data_file, fieldnames=('id', 'length', 'note'))
    for item in items:
        item['length'] = float(item['length'])  #### <--- MINOR ANNOYANCE 
        # ... do loop stuff

打开（“data.csv”、“r”）作为数据文件：
items=csv.DictReader（数据文件，字段名=（'id'，'length'，'note'））
对于项目中的项目：
item['length']=float（item['length']）######不是现成的，不是。您可以子类化
DictReader（）
或创建一个生成器函数来为您映射行：

def convert_fields(iterable, **conversions):
    for item in iterable:
        for key in item.viewkeys() & conversions:
            item[key] = conversions[key](item[key])
        yield item

对于Python3，将dict.keys（）替换为
dict.keys（）
，因为Python3默认返回字典视图

用它包装您的
csv.DictReader（）
，为每个列添加转换函数：

with open("data.csv","r") as data_file:
    items = csv.DictReader(data_file, fieldnames=('id', 'length', 'note'))
    items = convert_fields(items, length=float)
    for item in items:
        # item['length'] is now always a float

对于未映射到python标识符（带空格等）的列名，请使用
**{..}
语法传入字典：

with open("data.csv","r") as data_file:
    items = csv.DictReader(data_file, fieldnames=('id', 'length', 'note'))
    fieldconv = {'id': int, 'length': float, 'spaced column': float}
    items = convert_fields(items, **fieldconv)
    for item in items:
        # item['length'] and item['spaced column'] are now floats
        # item['id'] is always an int

不是现成的，不是。您是如何指定这种转换的？@MartijnPieters
csv.DictReader（数据文件，字段名=（'id'，'length'，'note'），fieldconv={'id'：int'，length'：float}）
其中未指定
fieldconv
，或者无法转换字段，请使用默认的
str（）
。你能详细说明一下
“间隔列”的想法吗？我不太明白它的用途。@Jamie：该函数允许您将转换器指定为关键字参数，但函数的文字关键字参数必须是有效的Python标识符。也就是说，除非您使用字典并使用
**映射
语法将其作为一组关键字参数应用。所以通常情况下，
convert_字段（items，spaced columnname=float）
是无效的Python，但是
convert_字段（items，**{spaced columnname'：float}）
不是。@Jamie：另一种方法是始终必须为转换映射指定一个参数，即字典；但是，由于您已经可以为
DictReader（）
指定短字段名，因此更紧凑地使用关键字参数有助于实现漂亮、干净的Python语法。这似乎是
DictReader
的一个很好的扩展。考虑到python中已经有了什么，我很惊讶它还没有出现。是的，我更喜欢使用关键字的python方法。非常优雅，几乎正是我在上面原始问题中的评论所希望的。