Python 从请求流读取csv.reader：迭代器应返回字符串，而不是字节

我试图使用

requests.get（url，stream=True）

来处理相当大的数据源，将响应流传输到

csv.reader

。我的代码在python2.7上运行良好。以下是代码：

response = requests.get(url, stream=True)
ret = csv.reader(response.iter_lines(decode_unicode=True), delimiter=delimiter, quotechar=quotechar,
    dialect=csv.excel_tab)
for line in ret:
    line.get('name')

不幸的是，在迁移到python3.6之后，我遇到了以下错误：

_csv.Error: iterator should return strings, not bytes (did you open the file in text mode?)

我试图找到一些包装器/装饰器，将

response.iter_lines（）

迭代器的结果从字节转换为字符串，但没有成功。 我已经尝试使用

io

软件包和

codec

。使用

编解码器。iterdecode

不会将数据按行分割，它可能只是按

块大小进行分割，
在这种情况下，
csv.reader
以以下方式抱怨：

_csv.Error: new-line character seen in unquoted field - do you need to open the file in universal-newline mode?

我猜你可以把它包装在一个
genexp
中，并将解码后的行输入其中：

from contextlib import closing

with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
    f = (line.decode('utf-8') for line in r.iter_lines())
    reader = csv.reader(f, delimiter=',', quotechar='"')
    for row in reader:
        print(row)

使用
3.5
中的一些示例数据，这将关闭
csv.reader
，送入它的每一行都将首先在genexp中解码。另外，我正在使用“按原样”来自动
关闭响应。
iter\u lines（）是一个生成器，因此我无法在该（？）上解码（）。另一方面，生成器上使用的lambda表达式不会用所有数据填充我的内存吗？我想略去这一点，这就是为什么我首先要流媒体。你是对的，那是行不通的。您必须创建一个生成器来调用原始生成器并动态解码字节。“我不知道该怎么做。”让·弗朗索瓦·法布说得对，正如我所想。。。我可能会为此编写一些包装生成器，但也许有人会想出一个更漂亮的解决方案。对，genexp已经足够好了。谢谢你的
结尾部分，我没有意识到这一点。