Ruby操作CSV格式数据代码方法解析

本篇文章小编给大家分享一下Ruby操作CSV格式数据代码方法解析，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

CSV格式的数据默认是以逗号分隔各个字段的一条一条记录,默认用换行符分隔每一条记录。此外,有的CSV有标题行，有的没有。还有其他一些格式， 它们都有默认值，但都可以在读、写CSV数据时修改默认设置。后文大多数时候故意忽略这些设置，因为绝大多数读写操作都使用同样的参数**options进行格式设置。例如，在读取csv文件中的数据时想要忽略标题行，可以在参数中设置headers: true

可设置的项及其默认值包括：

col_sep: ",",                #=> 字段分隔符
row_sep: :auto,              #=> 记录分隔符
quote_char: '"',             #=> 包围字段的符号
field_size_limit: nil,       #=> 限制字段的字符数量
converters: nil,             #=> 
unconverted_fields: nil,
headers: false,              #=> 读取时忽略标题行，具体参考官方手册
return_headers: false,
write_headers: nil,
header_converters: nil,
skip_blanks: false,          #=> 忽略空行
force_quotes: false,         #=> 设置为true时，所有字段都将使用被包围
skip_lines: nil,             #=> 指定一个正则(str也会转换为正则)，
                             #=> 匹配的行将被当作注释行而忽略
liberal_parsing: false,
internal_encoding: nil,
external_encoding: nil,
encoding: nil,
nil_value: nil,             #=> 使用此处设置的值替换所有nil字段
empty_value: "",            #=> 使用此处设置的值替换所有空字符串字段
quote_empty: true,          #=> 设置为false时，空字符串字段将转换为空字段
write_converters: nil,
write_nil_value: nil,      #=> 将以此处的值替换nil字段写入文件
write_empty_value: "",
strip: false

CSV类方法处理CSV数据

以CSV格式写入文件

要向文件中写入CSV格式的数据：

require 'csv'

writer = CSV.open('/tmp/file.csv', 'w')
writer << ["junmajinlong", 29, 170, true]
writer << ["junma", 24, 176, false]
writer << ["jinlong", 25, 172, nil]
writer << ["majinlong", 23, 173, false]
writer.close

写入完成后，查看：

junmajinlong,29,170,true
junma,24,176,false
jinlong,25,172,
majinlong,23,173,false

注意其中的nil对应的写入内容为空。

可以直接在语句块中写入，这样的话可以自动关闭CSV.open()打开的IO流：

require 'csv'

CSV.open('/tmp/file.csv', 'w') do |writer|
  writer << ["junmajinlong", 29, 170, true]
  writer << ["junma", 24, 176, false]
  writer << ["jinlong", 25, 172, nil]
  writer << ["majinlong", 23, 173, false]
end

CSV.open()打开的是一个封装后的IO流对象，它除了可以使用CSV单独为其提供的一些方法(比如这里的<<)外，还可以使用很多IO流对象的方法，比如seek()、tell()、flush()、eof?()、fsync()等等。

这里使用的<<方法是单独为其提供的，它涉及两个执行过程：

将数组中各元素全部转换成字符串类型并使用逗号连接

按行写入到csv打开的文件中

转换为CSV格式的字符串

如果只是想执行第一个过程，即将数据转换成CSV格式的字符串而不写入，可使用类方法generate_line()：

p CSV.generate_line ["junmajinlong", 29, 170, true]
p CSV.generate_line ["jun ma", 24, 176, false]
p CSV.generate_line ["jinlong", 25, 172, nil]
p CSV.generate_line ["jin, long", 23, 173, false]
=begin
"junmajinlong,29,170,truen"
"jun ma,24,176,falsen"
"jinlong,25,172,n"
""jin, long",23,173,falsen"
=end

从CSV格式的文件中读数据

如果想要读取CSV文件，可使用类方法read()或别名readlines()：

pp CSV.readlines('/tmp/file.csv')
=begin
[["junmajinlong", "29", "170", "true"],
 ["junma", "24", "176", "false"],
 ["jinlong", "25", "172", nil],
 ["majinlong", "23", "173", "false"]]
=end

注意：

读取CSV文件内容时，每行保存为一个数组，每个字段是这个数组中的一个元素

读取CSV文件内容时，除了不存在的字段转换为nil外，其它所有的数据都转换成了字符串类型。所以有时候可能需要去转换读取时的数据类型。关于类型转换，见后文

如果要按行读取CSV文件的内容，使用类方法foreach()：

CSV.foreach('/tmp/file.csv') do |row|
  p row
end
=begin
["junmajinlong", "29", "170", "true"]
["junma", "24", "176", "false"]
["jinlong", "25", "172", nil]
["majinlong", "23", "173", "false"]
=end

从CSV格式的字符串中读数据

如果想要从字符串中读取CSV格式的数据，使用parse()和parse_line()，分别用于解析多行字符串和解析单行字符串(超出一行的自动被忽略)。

parse()不指定语句块时，返回包含解析每一行得到的数组，即一个数组的数组，它是一个csv table类型，有很多自己的方法

指定语句块时，每一行对应的数组传递给语句块控制变量

str1=<<-eof
junmajinlong,29,170,true
jun ma,24,176,false
jinlong,25,172,
"jin, long",23,173,false
eof

# 不指定语句块时，parse返回数组
pp CSV.parse str1
=begin
[["junmajinlong", "29", "170", "true"],
 ["jun ma", "24", "176", "false"],
 ["jinlong", "25", "172", nil],
 ["jin, long", "23", "173", "false"]]
=end

# 指定语句块时，parse将每行对应的数组传递给语句块
CSV.parse(str1) {|row| p row}
=begin
["junmajinlong", "29", "170", "true"]
["jun ma", "24", "176", "false"]
["jinlong", "25", "172", nil]
["jin, long", "23", "173", "false"]
=end

str2="junmajinlong,29,170,true"
p CSV.parse_line str2
["junmajinlong", "29", "170", "true"]

CSV实例方法处理CSV数据

CSV.new()、CSV.open()可以创建csv对象(即一行一行csv格式的数据)

CSV.generate()可将字符串转换成csv对象并将该对象传递给语句块

<<、puts()或add_row()可向CSV目标中(字符串格式的CSV或CSV IO流)写入行，它们是别名关系

gets()、shift()、readline()可从csv对象中读取一行数据

read()、readlines()可以读取csv对象中的所有数据

each()可以从csv对象中迭代每一行

eof()或eof?()可以判断是否读完所有数据

rewind()可以重置当前csv对象的偏移指针

line()可以获取最近一次读取的一行数据

lineno()可以获取当前已读取的行数

path()可以获取当前读取的csv文件名

CSV table

CSV.parse()、CSV.read()、CSV.table()等方法返回的都是数组的数组(二维数组)，它们是CSV Table。

CSV table按照表的方式来处理csv数据，比如关注于行、关注于字段的一些操作可以采用csv table相关的方法来处理。

# Headers are part of data
data = CSV.parse(<<~ROWS, headers: true)
  Name,Department,Salary
  Bob,Engineering,1000
  Jane,Sales,2000
  John,Management,5000
ROWS

data.class      #=> CSV::Table
data.first      #=> #
data.first.to_h #=> {"Name"=>"Bob", "Department"=>"Engineering", "Salary"=>"1000"}

# Headers provided by developer
data = CSV.parse('Bob,Engineering,1000', headers: %i[name department salary])
data.first      #=> #

CSV字段类型转换

读取CSV数据时，所有的数据都会转换为字符串格式。

# Without any converters:
CSV.parse('Bob,2018-03-01,100')
#=> [["Bob", "2018-03-01", "100"]]

可以在迭代每一行的语句块中对字段做必要的类型转换。

但如果类型转换方式比较简单，可以在读取数据时指定converters属性进行转换。该属性的值要么是CSV的内置类型符号，要么是符号数组，要么是一个lambda表达式。有如下内置类型：

Integer
Float
Numeric (Float + Integer)
Date
DateTime
All

当指定了类型转换后，每个字段将针对converters的值尝试做转换，转换失败则保留字段的值不变，所以如果通过lambda自定义类型转换时也一定要保证这一点。

CSV.parse("1,2,3,4,5", converters: :numeric)
#=> [[1, 2, 3, 4, 5]]

# With built-in converters:
ct = CSV.parse('Bob,2018-03-01,100', converters: %i[numeric date])
#=> [["Bob", #, 100]]
ct.first[1] + 1  # 日期对象，加1天
#=> #

# With custom converters:
CSV.parse('Bob,2018-03-01,100', converters: [->(v) { Time.parse(v) rescue v }])
#=> [["Bob", 2018-03-01 00:00:00 +0200, "100"]]