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在python裡面，讀取或寫入csv檔案時，首先要import csv這個庫，然後利用這個庫提供的方法進行對檔案的讀寫。
典型的資料集stocks.csv：
一**票的資料集，其實就是常見的**資料。有****，**，日期，時間，**變動和成交量。這個資料集其實就是乙個**資料，有自己的頭部和身體。
我們先來看一種簡單讀取方法，先用csv.reader()函式讀取檔案的控制代碼f生成乙個csv的控制代碼，其實就是乙個迭代器，我們看一下這個reader的原始碼：
餵給reader乙個可迭代物件或者是檔案的object，然後返回乙個可迭代物件。
上面的第一招其實是最簡單的，下面我們用nametuple 來包裹一下這個生成的row資料。
如果我們對csv資料每一行的型別都非常清楚的話，嘿嘿可以用乙個設定好的資料格式轉換頭來對資料進行轉換。
操作的步驟其實跟上面差不多，就是對資料結果的清洗處理稍微不一樣。這裡非常巧妙的zip來構造乙個巢狀的資料列表，然後用convert(data)把csv檔案裡面每一行的資料進行型別轉換，這招真的不錯！
看一下結果：
上面用的nametuple其實也是乙個資料的對映，有沒有什麼方法可以直接把csv 的內容用對映的方法讀取，直接出來乙個字典，還真有的，來看一下**：
是不是非常簡捷，原來csv模組直接內建了dictreader()，按照字典的方法進行讀取，然後生成乙個有序的字典，看一下結果：
有興趣的可以看一下這個dictreader()的原始碼，它其實乙個內部構造的迭代器類，在內部的__next__其實也是用的ordereddict(zip(self.fieldnames, row))來生成的。
如果我們需要對這個csv裡面的資料進行清洗，因為讀出來的時候都是字串，我們需要更新為特定的資料型別，這個時候也可以用字典轉換這一招，也是非常巧妙的，我們看一下原始碼：
原來的資料**price和成交量，我希望最後讀取生成的是乙個浮點型資料和整形的資料，這麼搞呢，用乙個字典來巧妙的更新key即可。
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