csv 行放入单独的 txt 文件中？

Question

任务 1：将一个 csv 文件中的每一行读取到一个单独的 txt 文件中。

任务 2：反向操作：在一个文件夹中，从每个 txt 文件中读取文本并放入单个 csv 中的一行中。因此，将所有 txt 文件读入一个 csv 文件。

你会怎么做？ Java 还是 Python 更适合快速完成这项任务？

更新： 对于 Java，已经有一些非常有用的库可以使用，例如 opencsv 或 javacsv。但如果对 csv 没有了解，最好看看关于 csv 的维基百科。这篇文章告诉您 Java 中的所有可能性。

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注意：由于问题很简单，有人预设这是一项作业。我特此声明，事实并非如此。

更多背景：我正在开展自己的机器学习实验并建立大规模测试集。我需要抓取、抓取和文件类型传输作为实验的基本实用程序。现在自己构建了很多东西，由于最近的一些发现，突然想学习Python，并且感觉Python在许多解析和文件处理情况下比Java更简洁。于是就有了这个问题。

我只是想通过直接了解要点来节省你我的时间，而不需要说明不太相关的背景。我的问题更多是关于第二个问题“Java vs Python”。因为我使用一些 csv 库遇到了几行 Python 代码（？不确定，这就是我问的原因），但只是不知道如何使用 Python。这就是我提出这个问题的所有原因。谢谢。

Answer 1

从您所写的内容来看，几乎不需要使用特定于 CSV 文件的内容。特别是对于任务 1，这是对文本文件的纯数据 I/O 操作。以 Python 为例：

for i,l in enumerate(open(the_file)):
   f = open('new_file_%i.csv' % i, 'w')
   f.write(l)
   f.close()

对于任务 2，如果您可以保证每个文件具有相同的结构（每行的字段数相同），那么它又是一个纯数据 I/O 操作：

# glob files
files = glob('file_*.csv')
target = open('combined.csv', 'w')
for f in files:
   target.write(open(f).read())
   target.write(new_line_speparator_for_your_platform)
target.close()

您是否在 Java 或 Python 中执行此操作取决于仅在目标系统上的可用性和您的个人偏好。

Answer 2

在这种情况下，我会使用 python，因为它通常比 Java 更简洁。
另外，CSV 文件很容易用 Python 处理，无需安装任何东西。我不知道Java。

任务 1

根据官方文档中的示例，大致如下：

import csv
with open('some.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    rownumber = 0
    for row in reader:
        g=open("anyfile"+str(rownumber)+".txt","w")
        g.write(row)
        rownumber = rownumber + 1
        g.close()

任务 2

f = open("csvfile.csv","w")
dirList=os.listdir(path)
for fname in dirList:
    if fname[-4::] == ".txt":
       g = open("fname")
       for line in g: f.write(line)
       g.close
f.close()

Answer 3

在Python中，
任务 1：

import csv
with open('file.csv', 'rb') as df:
    reader = csv.reader(df)
    for rownumber, row in enumerate(reader):
        with open(''.join(str(rownumber),'.txt') as f:
            f.write(row)

任务 2：

from glob import glob
with open('output.csv', 'wb') as output:
    for f in glob('*.txt'):
        with open(f) as myFile:
            rows = myFile.readlines()
            output.write(rows)

您需要根据您的用例调整这些。