需求:按行解析读取csv文件存入关系型数据库——主要是中文字体解析:遇到的问题:直接解析出来的数据为list形式,而且编码格式为unicode;解决问题:前提了解: 中文编码的规则 —— GB2312  字符串在Python内部的表示是unicode编码,在做编码转换时,通常需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码. decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码,如str1.

今天读取一个CSV文件,打印出来,中文显示乱码,原因是编码的缘故,CSV保存是编码格式ANSI,解决办法是以记事本方式打开CSV文件,然后另存为时编码选择UTF-8进行保存即可.

Python读取CSV文件,报错:UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa7 in position 727: illegal multibyte sequence 解决办法: 在语句open(sFileName,newline='')中,增加encoding='UTF-8',如下: open(sFileName,newline='',encoding='UTF-8')

一.前言 一般来说,为了方便,使用python的时候都会使用csv模块去写数据到csv文件,但是写入中文的时候,经常会报错: UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-3: ordinal not in range(128) 我试过直接用utf8编码打开文件,然后直接将要写入的字段拼接为逗号分隔的字符串,虽然能解决中文写入的问题,但是操作很麻烦.而且直接使用excel打开的时候,还是会显示乱码.

朋友问我如何通过python把csv格式的文件另存为xls文件,自己想了想通过读取csv文件然后再保存到xls文件中即可,也许还有其他简单的方法,但这里也为了练习python语法及其他知识,所以采用了如下方法,这里做一记录,方便自己也希望对他人有所帮助. #coding:utf-8 #导入相应模块 import csv import xlwt #新建excel文件 myexcel = xlwt.Workbook() #新建sheet页 mysheet = myexcel.add_sheet("t

# coding=UTF-8import csvimport xlrd class ReaderFile(): """ 读取csv文件 filePath:文件路径 """ def getCsvValue(self, filePath): # 用于存放返回dict的list dictList = []; # 打开指定路径的文件 with open(filePath) as file: # 读取csv文件 datareader = csv.reade

1.为什么会出现乱码问题,用什么方式编码就用什么方式解码,由于csv不是用的utf-8编码,故不能用它解码. 常用的编码方式有 utf-8,ISO-8859-1.GB18030等. 2.中文乱码原因: 一般的csv文件如果使用 data = pd.read_csv("data__361_46.csv", encoding='utf-8') UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb3 in position 0: in

今天在使用python的csv库将数据写入csv文件时候,出现了中文乱码问题,解决方法是在写入文件前,先指定utf-8编码,如下: import csv import codecs if __name__ == "__main__": file_name = "data.csv" with open(file_name, "wb") as f: f.write(codecs.BOM_UTF8) csv_write = csv.writer(f)

在通过BeanShell 生成CSV文件时,写入的中文字符默认情况会变成乱码. //默认情况生成的文件是asii编码.fileName = “c:\test.csv";fos = new FileOutputStream(fileName, false); ps = new PrintStream(fos); // Open File(s) fileName = vars.get("CSVFilesPath") + "/" + "TestData

使用背景 实际项目中,我们的测试数据可能存储在一个数据文件中,如txt.excel.csv文件类型.我们可以封装一些方法来读取文件中的数据来实现数据驱动 enumerate()简介 enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举.列举的意思 对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表.字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值 enumerate多用于在for循环中得到计数 实例 对一个列表,既要遍历索引又要遍历

读取csv参数乱码问题 发送请求时参数通过CSV文件读取,发送请求后显示错误,把获取的参数通过在线urlencode转码器转码后发现是乱码.打开csv设值,编码格式选择的是UTF-8,打开参数文件后发现编码格式是GB2312,把参数文件的编码格式改为UTF-8后解决了这个问题.因此,应该是Jmeter中选择的编码格式和csv文件的编码格式不一致引起的乱码问题.

1. 配置 properties 文件 2. 读取 sex 属性输出到页面, 中文乱码 3. file --> settings 4. Editor --> File Encodings , 编码格式选择 UTF-8, Transparent native-to-ascii conversion 勾选 , --> OK 5. 调整完之后, 配置文件中的中文会乱码, 需要重新输入 6. 重新启动, 运行工程, 问题解决

python中有一个读写csv文件的包,直接import csv即可.利用这个python包可以很方便对csv文件进行操作,一些简单的用法如下. 1. 读文件 csv_reader = csv.reader(open('data.file', encoding='utf-8')) for row in csv_reader: print(row) 例如有如下的文件 输出结果如下 ['0.093700','0.139771','0.062774','0.007698'] ['-0.022711',

python中有一个读写csv文件的包,直接import csv即可 新建test.csv 1.写 import csv with open("test.csv","w",encoding='utf8') as csvfile: writer=csv.writer(csvfile) writer.writerow(["index","a_name","b_name"]) writer.writerows([

近日需要对excel的csv文件进行处理,求取某银行历年股价的均值方差等一系列数据 文件的构成很简单,部分如下所示 总共有接近七千行数据,主要的工作就是将其中的股价数据提取出来,放入一个数组之中,然后利用numpy模块即可求出需要的数据. 这里利用了csv模块来对文件进行处理,最终实现的代码如下: import csv import numpy as np with open('pingan_stock.csv') as csv_file: row = csv.reader(csv_file,

不废话直接上代码 主要注意是 红色代码部分 Aspose.Cells.TxtLoadOptions lo = new TxtLoadOptions();                      lo.Encoding = Encoding.Default;            //创建一个Workbook和Worksheet对象            Worksheet wkSheet = null;            Workbook wkBook = new Workbook(str

import csvimport pandas as pd with open('D:\Data\新建文件夹\list3.2.csv','r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) column1 = [row[1]for row in reader] print(column1) # 下面是按照列属性读取的d = pd.read_csv('D:\Data\新建文件夹\list3.2.csv', usecols=['case', 'roi', 'eq

前言 python2最大的坑在于中文编码问题,遇到中文报错首先加u,再各种encode.decode. 当list.tuple.dict里面有中文时,打印出来的是Unicode编码,这个是无解的. 对中文编码纠结的建议尽快换python3吧,python2且用且珍惜! csv中文乱码 1.open打开csv文件,用writer写入带有中文的数据时 writer写入单行 writers写入多行 # coding:utf-8 import csv f = open("xieru.csv",