python3使用csv模块读写csv文件

读取csv文件：

import csv

#打开文件，用with打开可以不用去特意关闭file了，python3不支持file()打开文件，只能用open()

with open("XXX.csv","r",encoding="utf-8") as csvfile:

     #读取csv文件，返回的是迭代类型

     read = csv.reader(csvfile)

     for i in read:

          print(i)

存为csv文件：

import csv

with open("XXX.csv","w",newline="") as datacsv:

     #dialect为打开csv文件的方式，默认是excel，delimiter="\t"参数指写入的时候的分隔符

     csvwriter = csv.writer(datacsv,dialect = ("excel"))

     #csv文件插入一行数据，把下面列表中的每一项放入一个单元格（可以用循环插入多行）

     csvwriter.writerow(["A","B","C","D"])

说明：csv模块还有DictReader和DictWriter可以用来读写，返回的是字典的类型，不过这两个方法我没用过，有兴趣的可以自己看看。




jieba分词

1分词

• jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
• jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
• 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
• jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用
• jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
• jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))