csv, en-tête, encodage UTF-8, conversion desnom,age,ville; comme séparateur dans les fichiers CSV ?]]>|, etc. Le module csv dedelimiter=";".]]>1,5;Paris est sans ambiguïté,1,5,Paris ne l'est pas (s'agit-il d'un; par défaut.]]>csv.DictReader) s'en.csv est reconnue par Excel,.xlsx est le format propriétairecsv, comment peut-on lirecsv.]]>open() puis .split('\n') sur chaque ligne]]>"Alice,17\n", split('\n') renvoie ['Alice,17', ''] : les champs ne sont pas séparés.]]>readlines() seul, qui sépare déjà les champs]]>readlines() découpe le fichier enopen() puis .split(',') sur chaque ligne]]>open() puis .strip(',') sur chaque ligne]]>strip(',') ne retire que les virgules"Alice,17", il renvoie "Alice,17" inchangé.csv fait partie de la bibliothèquecsv]]>import csv donne accès à csv.reader et csv.DictReader, qui découpent chaque ligne du fichier en champs.]]>math]]>math fournit des fonctions mathématiques comme sqrt ; il ne lit aucun fichier.]]>random]]>random produit des nombres au hasard ; il ne sait rien du format CSV.]]>time]]>time sert à mesurer une durée ou à attendre, pas à lire un fichier.]]>open("data.csv", encoding="utf-8"). Si on ometcsv.reader(f) lorsqu'on l'utilise dansfor ligne in csv.reader(f): ?]]>int() ou float() avant tout calcul. CSV est"17" + 1 ne fonctionnera pas.]]>{nom_colonne: valeur}]]>csv.DictReader,csv.reader.]]>f.]]>["Alice", "17", "Lyon"]. Tous lesnotes.csv contient :nom,note
Ali,12
Zoe,15import csv
table = []
with open("notes.csv", encoding="utf-8") as f:
for ligne in csv.reader(f):
table.append(ligne)table[2][1] ?]]>table[i][j] désigne la valeur de la ligne i et de la colonne j. L'en-tête compte comme une ligne, et chaque valeur reste une chaîne tant qu'on ne la convertit pas.]]>15]]>csv ne convertit rien, toutes les valeurs lues sont des chaînes. Il faudrait écrire int(table[2][1]) pour obtenir l'entier $15$.]]>'12']]>table[1], celle de Zoe table[2].]]>'15']]>table[2] vaut ['Zoe', '15'], et son élément d'indice $1$ est la chaîne '15'.]]>'Zoe']]>table[2][0] vaut 'Zoe', et table[2][1] désigne la colonne suivante, celle de la note.]]>csv.reader etcsv.DictReader ?]]>DictReader est généralement préférable quand leligne["age"] plutôt que ligne[2]).]]>DictReader lit nettement plus vite les fichiers]]>reader n'existe plus en Python 3]]>reader produit des listes, DictReader des dictionnaires]]>DictReader consomme laligne["nom"] au lieu deligne[0]. Plus lisible et robuste si l'ordreDictReader ignore la ligne d'en-tête du fichier]]>ligne = ["Alice", "17"].int(),float(), bool() selon le besoin. Penser aussi""), quiValueError avec int().]]>age = int(ligne[1])]]>int() convertit la chaîne"17" en entier 17, utilisable dans desage = list(ligne[1])]]>list("17") donne ['1', '7'], pasage = ligne[1].number()]]>.number() n'existe pasage = ligne[1]]]>age reste une chaîne. Faireage + 1 lèverait TypeError.]]>csv ?]]>;. Pour les CSV anglo-saxons ou,. Pour TSV (tab-separated),'\t'.]]>csv.reader(f).set_separator(';')]]>csv.reader(f, delimiter=';')]]>delimiter.]]>csv.reader_semicolon(f)]]>csv.reader(f) (suffisant, le module détecte tout seul)]]>"il dit ""bonjour""".]]>\,]]>"Lyon, France"]]>csv gère cette syntaxe automatiquement, en lecture comme en écriture.]]>eleves.csv contient :nom;age
Alice;17
Bob;16ligne au premier passage de la bouclefor ligne in csv.DictReader(open("eleves.csv"), delimiter=";") ?]]>lignes = list(csv.DictReader(...)).]]>['Alice', '17']]]>csv.reader,csv.DictReader.]]>['nom', 'age']]]>DictReader consomme la première{'nom': 'Alice', 'age': '17'}]]>DictReader saute l'en-tête'17' reste une chaîne.]]>{'Alice': '17', 'Bob': '16'}]]>nom,age lu viacsv.DictReader ?]]>csv.DictReader sont des chaînes.]]>for ligne in lecteur:
if int(ligne["age"] > 16):
print(ligne["nom"])]]>ligne["age"] > 16, qui compare une chaîne et un entier et lève TypeError, avant même d'appeler int.]]>for ligne in lecteur:
if int(ligne[1]) > 16:
print(ligne[0])]]>csv.DictReader produit des"nom", "age"), pas des listes :ligne[1] lève KeyError: 1. L'accès parcsv.reader.]]>for ligne in lecteur:
if ligne["age"] > 16:
print(ligne["nom"])]]>ligne["age"] est une chaîne"17"). En Python 3, comparer une chaîne etTypeError.]]>for ligne in lecteur:
if int(ligne["age"]) > 16:
print(ligne["nom"])]]>"17" > 16 est invalide en Python 3),contacts.txt sépare ses champs par une tabulation. Sa première ligne contient Dupont, Jean, une tabulation, puis 17.import csv
with open("contacts.txt", encoding="utf-8") as f:
for ligne in csv.reader(f, delimiter="\t"):
print(ligne)delimiter="\t". Choisir un séparateur absent des données évite de couper un champ par erreur.]]>['Dupont', ' Jean', '17']]]>delimiter="\t", seule la tabulation sépare les champs.]]>['Dupont, Jean', '17']]]>"\t", sépare les champs. La virgule n'est qu'un caractère ordinaire du premier champ.]]>['Dupont, Jean\t17']]]>"\t" désigne justement ce caractère. Passé comme délimiteur, il découpe la ligne en deux champs.]]>nom,age,ville et la ligneAlice,,Lyon, que vaut ligne["age"] après lecturecsv.DictReader ?]]>if ligne["age"] != "":, puis écarter la ligne ou lui attribuer une valeur choisie.]]>int("")) qui lèverait ValueError.]]>0]]>None]]>csv.DictReader ne convertit pasNone.]]>'' (chaîne vide)]]>if ligne["age"] != "":.]]>ventes.csv contient :produit,quantite
stylo,4
cahier,6import csv
table = []
with open("ventes.csv", encoding="utf-8") as f:
for ligne in csv.DictReader(f):
table.append((ligne["produit"], int(ligne["quantite"])))table[1] ?]]>('stylo', 4)]]>table[0] ; table[1] désigne la ligne suivante, celle du cahier.]]>('cahier', '6')]]>int, qui convertit la chaîne '6' en entier avant la construction du p-uplet.]]>{'produit': 'cahier', 'quantite': 6}]]>('cahier', 6)]]>DictReader utilise l'en-tête pour nommer les champs, la table ne reçoit que les deux lignes de données. table[1] est la seconde, dont la quantité a été convertie par int.]]>Café au lieu de Café. Quelle est la cause laé à la place de é est la signature classique d'une mauvaise interprétation d'UTF-8è au lieu de è) qui pointent vers le mêmeé en UTF-8 = 0xC3 0xA9. Lué.encoding="utf-8" àligne.split(',') est-il insuffisant"Doe, John",42,"Lyon, France" ?]]>csv. Le « parsing manuel »split ne fonctionne que sur des fichiers UTF-8]]>split est indépendant de l'encodage.]]>split modifie le fichier d'origine sur le disque]]>split ne modifie rien, il renvoiesplit ignore les guillemets et coupe à chaque virgule]]>split(',') produisant ['\"Doe',
' John\"', '42', '\"Lyon', ' France\"']. Lecsv gère correctement ce cas ensplit est beaucoup trop lente ici]]>notes.csv contient une colonne notemoyenne = csv.mean("notes.csv", "note")]]>csv.mean n'existe pas.csv se limite à la lecture/écriture.]]>with open("notes.csv") as f:
moyenne = sum(csv.reader(f)) / 2]]>sum ne sait pas additionner deswith open("notes.csv") as f:
total = 0
for ligne in csv.DictReader(f):
total += ligne["note"]
moyenne = total / len(lignes)]]>ligne["note"] est une chaîne.total += "12" lève TypeError. De pluslignes n'est pas défini.]]>with open("notes.csv") as f:
notes = [int(ligne["note"]) for ligne in csv.DictReader(f)]
moyenne = sum(notes) / len(notes)]]>int),sum / len. Code concis et correct.]]>DictReader, Hugo associe lui-même l'en-tête du fichier eleves.csv aux valeurs :nom,classe
Ali,1A
Zoe,1Bimport csv
lignes = []
with open("eleves.csv", encoding="utf-8") as f:
for ligne in csv.reader(f):
lignes.append(ligne)
entete = lignes[0]
table = []
for i in range(1, len(lignes)):
d = {}
for j in range(len(entete)):
d[entete[j]] = lignes[i][j]
table.append(d)
print(table[1])j est rangée sous la clé entete[j]. C'est le travail que fait csv.DictReader.]]>{'nom': 'Ali', 'classe': '1A'}]]>table[1] à lignes[1]. Comme l'en-tête n'est pas recopié dans table, les indices sont décalés d'un cran : la ligne de Ali devient table[0].]]>{'Ali': '1A', 'Zoe': '1B'}]]>entete[j], c'est-à-dire 'nom' et 'classe', et chaque ligne donne son propre dictionnaire.]]>{'nom': 'Zoe', 'classe': '1B'}]]>i commence à $1$ et saute l'en-tête. table[0] est construit à partir de la ligne de Ali, table[1] à partir de celle de Zoe, avec pour clés les noms de colonnes.]]>['Zoe', '1B']]]>table ne reçoit pas les listes lues, mais le dictionnaire d construit à chaque tour de la boucle sur i.]]>table = [{"nom": "Lou", "points": "12"},
{"nom": "Sami", "points": "30"},
{"nom": "Inès", "points": "8"}]
total = 0
for ligne in table:
total = total + int(ligne["points"])
print(total)int ou float est la première étape de tout calcul.]]>50]]>int avant l'addition.]]>12308]]>int, + collerait les chaînes, mais ici laint. La conversion rend0]]>total est augmenté à chaque ligne.]]>Lyon, Nantes, Lyon et Paris. Qu'affiche ce programme ?retenues = []
for ligne in table:
if ligne["ville"] == "Lyon":
retenues.append(ligne)
print(len(retenues))2]]>Lyon sont ajoutées, soit deux.]]>4]]>if filtre les lignes, toutes ne sont pas retenues.]]>Lyon]]>len(retenues) est un nombre de lignes, pas une ville.]]>append, et len d'une liste vide vaut 0.]]>if ligne["age"] > 15:ligne["age"] est une chaîne, non comparable à un entier]]>"17", pas 17. Il fautint(ligne["age"]) > 15.]]>age n'existe pas dans une table lue depuis un CSV]]>> n'est pas défini sur les dictionnaires d'une table]]>int ou en float.]]>notes,notes = ["12", "", "15", "9"]
total = 0
n = 0
for note in notes:
if note != "":
total = total + float(note)
n = n + 1
print(total / n)12.0]]>9.0]]>n ne compte que les notes présentes.]]>float("") échouant]]>note != "" évite.]]>36.0]]>def cle(ligne):
return int(ligne["age"])
table_triee = sorted(table, key=cle)cle convertit-elle l'âge avec int ?]]>key dit comment comparer les lignes. Pour"9" après "10", ordre alphabétique]]>"1" précède "9". Convertir en entier rétablitsorted refuse les chaînes de caractères dans une clé de tri]]>sorted trie très bien des chaînes, mais dans l'ordreint accélère le tri en allégeant les comparaisons]]>villes = ["Lyon", "Paris", "Lyon", "Nice", "Paris"]
vues = []
for v in villes:
if v not in vues:
vues.append(v)
print(len(vues))3]]>vues que si elle n'y5]]>2]]>0]]>"r" dans open("eleves.csv", "r", encoding="utf-8") ?]]>open prend le nom du fichier, un mode, et l'encodage. Lire du"r".]]>"r", pour read, ouvre le fichier pour le"w" ou "a".]]>strip qui les retire.]]>open ne connaît pas les formats ; il lit du texte.]]>for ligne in fichier:,ligne.split(";") et constate questrip poursplit pour la découper.]]>\n final, qui resteligne.strip().split(";") règle le; est compté dans la dernière valeur]]>split retire les séparateurs ; le caractère en trop\n"Lou;15;Lyon".split(";") ?]]>split est l'outil de base pour lire un CSV sans module : chaque['Lou', '15', 'Lyon']]]>split découpe la chaîne à chaque ; et['Lou', 15, 'Lyon']]]>split ne convertit rien ; le nombre reste une chaîne['Lou;15;Lyon']]]>; est présent, la chaîne est bien'Lou;15;Lyon']]>split renvoie une liste, pas une chaîne.]]>int. Il échoue dès laint("age") échoue]]>int ne reçoit rien]]>int ne s'applique pas aux champs d'un CSV]]>int convertit très bien "17" ; il refuse "age".]]>\r puis \n, alors qu'un fichier créé sous Linux\n. Quelle conséquence pour un programme qui lit\r reste collé au dernier champ, sauf nettoyage par strip]]>\n mais garde parfois le\r. strip élimine les deux, ce qui rend le programme; sont remplacés par des virgules]]>