该解决方案检测这4种情况

完整的课程在

https://github.com/pedro-vicente/csv-parser

1,field 2,field 3,
1,field 2,"field 3 quoted, with separator",
1,field 2,"field 3
with newline",
1,field 2,"field 3
with newline and separator,",

它一个字符一个字符地读取文件，每次读取一行到一个向量(字符串)，因此适合于非常大的文件。

使用

迭代直到返回空行(文件结束)。行是一个向量，其中每个条目都是一个CSV列。

read_csv_t csv;
csv.open("../test.csv");
std::vector<std::string> row;
while (true)
{
  row = csv.read_row();
  if (row.size() == 0)
  {
    break;
  }
}

类声明

class read_csv_t
{
public:
  read_csv_t();
  int open(const std::string &file_name);
  std::vector<std::string> read_row();
private:
  std::ifstream m_ifs;
};

实现

std::vector<std::string> read_csv_t::read_row()
{
  bool quote_mode = false;
  std::vector<std::string> row;
  std::string column;
  char c;
  while (m_ifs.get(c))
  {
    switch (c)
    {
      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
      //separator ',' detected. 
      //in quote mode add character to column
      //push column if not in quote mode
      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

    case ',':
      if (quote_mode == true)
      {
        column += c;
      }
      else
      {
        row.push_back(column);
        column.clear();
      }
      break;

      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
      //quote '"' detected. 
      //toggle quote mode
      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

    case '"':
      quote_mode = !quote_mode;
      break;

      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
      //line end detected
      //in quote mode add character to column
      //return row if not in quote mode
      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

    case '\n':
    case '\r':
      if (quote_mode == true)
      {
        column += c;
      }
      else
      {
        return row;
      }
      break;

      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
      //default, add character to column
      /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

    default:
      column += c;
      break;
    }
  }

  //return empty vector if end of file detected 
  m_ifs.close();
  std::vector<std::string> v;
  return v;
}

我需要一个易于使用的c++库来解析CSV文件，但找不到任何可用的库，所以我最终构建了一个。 Rapidcsv是一个c++ 11的纯头库，它可以直接访问已解析的列(或行)，作为选择的数据类型的向量。例如:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <rapidcsv.h>

int main()
{
  rapidcsv::Document doc("../tests/msft.csv");

  std::vector<float> close = doc.GetColumn<float>("Close");
  std::cout << "Read " << close.size() << " values." << std::endl;
}

你可能想看看我的自由/开源软件项目CSVfix(更新链接)，这是一个用c++编写的CSV流编辑器。CSV解析器不是什么好东西，但它完成了工作，整个包可以在不编写任何代码的情况下满足您的需要。

CSV解析器请参见alib/src/a_csv.cpp，使用示例请参见csvlib/src/csved_ioman.cpp (IOManager::ReadCSV)。

另一个类似于Loki Astari的答案的解决方案，在c++ 11中。这里的行是给定类型的std::元组。代码扫描一行，然后扫描到每个分隔符，然后将值直接转换并转储到元组中(使用一些模板代码)。

for (auto row : csv<std::string, int, float>(file, ',')) {
    std::cout << "first col: " << std::get<0>(row) << std::endl;
}

优势：

非常干净，使用简单，只有c++ 11。 自动类型转换为std::tuple<t1，…>通过算子>>。

缺少什么:

转义和引用 没有错误处理的情况下畸形的CSV。

主要代码:

#include <iterator>
#include <sstream>
#include <string>

namespace csvtools {
    /// Read the last element of the tuple without calling recursively
    template <std::size_t idx, class... fields>
    typename std::enable_if<idx >= std::tuple_size<std::tuple<fields...>>::value - 1>::type
    read_tuple(std::istream &in, std::tuple<fields...> &out, const char delimiter) {
        std::string cell;
        std::getline(in, cell, delimiter);
        std::stringstream cell_stream(cell);
        cell_stream >> std::get<idx>(out);
    }

    /// Read the @p idx-th element of the tuple and then calls itself with @p idx + 1 to
    /// read the next element of the tuple. Automatically falls in the previous case when
    /// reaches the last element of the tuple thanks to enable_if
    template <std::size_t idx, class... fields>
    typename std::enable_if<idx < std::tuple_size<std::tuple<fields...>>::value - 1>::type
    read_tuple(std::istream &in, std::tuple<fields...> &out, const char delimiter) {
        std::string cell;
        std::getline(in, cell, delimiter);
        std::stringstream cell_stream(cell);
        cell_stream >> std::get<idx>(out);
        read_tuple<idx + 1, fields...>(in, out, delimiter);
    }
}

/// Iterable csv wrapper around a stream. @p fields the list of types that form up a row.
template <class... fields>
class csv {
    std::istream &_in;
    const char _delim;
public:
    typedef std::tuple<fields...> value_type;
    class iterator;

    /// Construct from a stream.
    inline csv(std::istream &in, const char delim) : _in(in), _delim(delim) {}

    /// Status of the underlying stream
    /// @{
    inline bool good() const {
        return _in.good();
    }
    inline const std::istream &underlying_stream() const {
        return _in;
    }
    /// @}

    inline iterator begin();
    inline iterator end();
private:

    /// Reads a line into a stringstream, and then reads the line into a tuple, that is returned
    inline value_type read_row() {
        std::string line;
        std::getline(_in, line);
        std::stringstream line_stream(line);
        std::tuple<fields...> retval;
        csvtools::read_tuple<0, fields...>(line_stream, retval, _delim);
        return retval;
    }
};

/// Iterator; just calls recursively @ref csv::read_row and stores the result.
template <class... fields>
class csv<fields...>::iterator {
    csv::value_type _row;
    csv *_parent;
public:
    typedef std::input_iterator_tag iterator_category;
    typedef csv::value_type         value_type;
    typedef std::size_t             difference_type;
    typedef csv::value_type *       pointer;
    typedef csv::value_type &       reference;

    /// Construct an empty/end iterator
    inline iterator() : _parent(nullptr) {}
    /// Construct an iterator at the beginning of the @p parent csv object.
    inline iterator(csv &parent) : _parent(parent.good() ? &parent : nullptr) {
        ++(*this);
    }

    /// Read one row, if possible. Set to end if parent is not good anymore.
    inline iterator &operator++() {
        if (_parent != nullptr) {
            _row = _parent->read_row();
            if (!_parent->good()) {
                _parent = nullptr;
            }
        }
        return *this;
    }

    inline iterator operator++(int) {
        iterator copy = *this;
        ++(*this);
        return copy;
    }

    inline csv::value_type const &operator*() const {
        return _row;
    }

    inline csv::value_type const *operator->() const {
        return &_row;
    }

    bool operator==(iterator const &other) {
        return (this == &other) or (_parent == nullptr and other._parent == nullptr);
    }
    bool operator!=(iterator const &other) {
        return not (*this == other);
    }
};

template <class... fields>
typename csv<fields...>::iterator csv<fields...>::begin() {
    return iterator(*this);
}

template <class... fields>
typename csv<fields...>::iterator csv<fields...>::end() {
    return iterator();
}

我在GitHub上放了一个小的工作示例;我一直用它来解析一些数值数据，它达到了它的目的。

您可以使用仅头文件的Csv::Parser库。

它完全支持RFC 4180，包括字段值中的引号、转义引号和换行。 它只需要标准的c++ (c++ 17)。 它支持在编译时从std::string_view读取CSV数据。 它使用Catch2进行了广泛的测试。

c++ String工具箱库(StrTk)有一个令牌网格类，它允许你从文本文件、字符串或字符缓冲区加载数据，并以行-列的方式解析/处理它们。

您可以指定行分隔符和列分隔符，或者只使用默认值。

void foo()
{
   std::string data = "1,2,3,4,5\n"
                      "0,2,4,6,8\n"
                      "1,3,5,7,9\n";

   strtk::token_grid grid(data,data.size(),",");

   for(std::size_t i = 0; i < grid.row_count(); ++i)
   {
      strtk::token_grid::row_type r = grid.row(i);
      for(std::size_t j = 0; j < r.size(); ++j)
      {
         std::cout << r.get<int>(j) << "\t";
      }
      std::cout << std::endl;
   }
   std::cout << std::endl;
}

更多的例子可以在这里找到