用Python标准库轻松读写CSV文件（实用技巧版）

在日常的网络运维工作中，经常会遇到需要处理日志数据、设备清单或监控记录的情况。这些数据往往以CSV格式保存，结构简单又通用。与其手动打开Excel一个个修改，不如用Python的标准库直接处理，省时又准确。

为什么用标准库？

Python自带的csv模块不需要额外安装依赖，脚本拿起来就能跑。对于运维这种讲究稳定和快速响应的场景来说，少一个外部依赖就少一个潜在问题。特别是在生产服务器上，能不动pip就不动。

读取CSV：几行代码搞定数据提取

比如你收到一份交换机IP清单，内容是IP、设备名、位置三列。想把所有IP地址提取出来做连通性检测，可以这样写：

import csv\n\nwith open('switches.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:\n    reader = csv.reader(file)\n    next(reader)  # 跳过标题行\n    for row in reader:\n        ip = row[0]\n        print(f"正在检查 {ip} 的连通性...")

如果原始文件带列名，用DictReader会更直观：

import csv\n\nwith open('switches.csv', mode='r', encoding='utf-8') as file:\n    reader = csv.DictReader(file)\n    for row in reader:\n        if row['位置'] == '机房A':\n            print(row['IP'])

写入CSV：自动化报表生成不求人

假设你写了个脚本批量测试服务器响应时间，想把结果存成CSV供后续分析：

import csv\n\nresults = [\n    ['192.168.1.10', 'up', '45ms'],\n    ['192.168.1.11', 'down', '-'],\n    ['192.168.1.12', 'up', '67ms']\n]\n\nwith open('ping_report.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:\n    writer = csv.writer(file)\n    writer.writerow(['IP地址', '状态', '响应时间'])\n    writer.writerows(results)

注意newline=''这个参数，在Windows上容易多出空行，加上它就干净了。

要是用字典方式写入，可读性更强：

import csv\n\nwith open('service_status.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:\n    fieldnames = ['服务名', '主机', '状态']\n    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames)\n    \n    writer.writeheader()\n    writer.writerow({'服务名': 'nginx', '主机': 'web01', '状态': 'running'})\n    writer.writerow({'服务名': 'mysql', '主机': 'db01', '状态': 'stopped'})

运维不是开发，但懂点代码能让重复工作变得安静无声。标准库里的csv模块就像一把螺丝刀，小巧、可靠，关键时刻拧得动螺丝。”,”keywords”:“标准库,读写csv文件,python运维,csv模块,网络自动化”,"seo_title":"Python标准库读写CSV文件实战指南","seo_description":"介绍如何使用Python标准库中的csv模块读写CSV文件，适用于网络运维中的日志处理、设备清单管理等场景，无需第三方依赖，简单高效。"}