在Python中解析多个CSV（.txt）文件

Question

我试图建立一个系统，用户可以登录到网络界面，并跟踪已下的订单。系统将跟踪订单，从最初的确认，到生产，最后在发货前停止。（正如我妻子解释的那样：“就像Domino的披萨订单跟踪器，但是对于名片。”）我陷入了一个需要从不断变化的逗号分隔的.txt文件目录中解析数据的地方。每个订单自动生成它自己的.txt文件，其中包含我将在web界面上显示的各种重要信息。例如：

H39TZ3.txt:

token,tag,prodcode,qty          #(These are the headers)
,H39TZ3,pchd_4stpff,,100        #(These are the corresponding values for part 1 of the order)
,H39TZ3,pchdn_8ststts,6420-PCNM8ST,100   #(These are values for part 2 of the order)

在任何给定的时间，目录中都会有超过300个不同的.txt文件，这些文件会根据它们的订单状态来来去去（一旦发货，这些文件就会被归档）我已经阅读了一些代码来解析一个单独的文件，并将这些值导入到字典中，但是我找到的所有东西都是针对单个文件的。我该怎么写这样的东西，只写多个文件？在

^{pr2}$

谢谢！在

Answer 1

我想补充一下，如果您想将行作为字典来阅读，csv.DictReader可能是一个更好的选择。它将根据第一行（标题）自动设置字典的键。你应该这样使用它：

with open(filename) as csv_file:
    for row in csv.DictReader(csv_file):
        d['Order ' + row['tag']] = row

不过，正如dm03514所提到的，数据库可能是一个更好的选择。sqlite附带Python（即sqlite3模块），您可以使用各种工具来检查和修改数据库。它还应该比使用单个文件更健壮。在

Answer 2

您可以使用os.listdir()列出包含.txt文件的目录的内容。下面的内容应该对您有用：

for filename in os.listdir("."):
    with open(filename) as csv_file:
        for row in csv.reader(csv_file):
            d['Order %s' % row[1]] = {'tag': row[1], 'prodcode': row[2], 'qty': row[3]}

注意，我在其中添加了一个with语句。它将确保在您完成处理后关闭文件，这样您就不会浪费/用完文件描述符。如果目录中可能包含除您感兴趣的文件之外的其他文件，您可以在with语句之前添加适当的筛选。在