就像每个人都把他的解决方案，这里是我的使用模板，lambda和tuple。

它可以将任何具有所需列的CSV转换为tuple的c++向量。

它通过在元组中定义每个CSV行元素类型来工作。

您还需要为每个元素定义std::string到类型转换Formatter lambda(例如使用std::atod)。

然后你就得到了这个结构的一个向量，对应于你的CSV数据。

您可以很容易地重用它来匹配任何CSV结构。

StringsHelpers.hpp

#include <string>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <functional>

namespace StringHelpers
{
    template<typename Tuple>
    using Formatter = std::function<Tuple(const std::vector<std::string> &)>;

    std::vector<std::string> split(const std::string &string, const std::string &delimiter);

    template<typename Tuple>
    std::vector<Tuple> readCsv(const std::string &path, const std::string &delimiter, Formatter<Tuple> formatter);
};

StringsHelpers.cpp

#include "StringHelpers.hpp"

namespace StringHelpers
{
    /**
     * Split a string with the given delimiter into several strings
     *
     * @param string - The string to extract the substrings from
     * @param delimiter - The substrings delimiter
     *
     * @return The substrings
     */
    std::vector<std::string> split(const std::string &string, const std::string &delimiter)
    {
        std::vector<std::string> result;
        size_t                   last = 0,
                                 next = 0;

        while ((next = string.find(delimiter, last)) != std::string::npos) {
            result.emplace_back(string.substr(last, next - last));
            last = next + 1;
        }

        result.emplace_back(string.substr(last));

        return result;
    }

    /**
     * Read a CSV file and store its values into the given structure (Tuple with Formatter constructor)
     *
     * @tparam Tuple - The CSV line structure format
     *
     * @param path - The CSV file path
     * @param delimiter - The CSV values delimiter
     * @param formatter - The CSV values formatter that take a vector of strings in input and return a Tuple
     *
     * @return The CSV as vector of Tuple
     */
    template<typename Tuple>
    std::vector<Tuple> readCsv(const std::string &path, const std::string &delimiter, Formatter<Tuple> formatter)
    {
        std::ifstream      file(path, std::ifstream::in);
        std::string        line;
        std::vector<Tuple> result;

        if (file.fail()) {
            throw std::runtime_error("The file " + path + " could not be opened");
        }

        while (std::getline(file, line)) {
            result.emplace_back(formatter(split(line, delimiter)));
        }

        file.close();

        return result;
    }

    // Forward template declarations

    template std::vector<std::tuple<double, double, double>> readCsv<std::tuple<double, double, double>>(const std::string &, const std::string &, Formatter<std::tuple<double, double, double>>);
} // End of StringHelpers namespace

Main.cpp(一些用法)

#include "StringHelpers.hpp"

/**
 * Example of use with a CSV file which have (number,Red,Green,Blue) as line values. We do not want to use the 1st value
 * of the line.
 */
int main(int argc, char **argv)
{
    // Declare CSV line type, formatter and template type
    typedef std::tuple<double, double, double>                          CSV_format;
    typedef std::function<CSV_format(const std::vector<std::string> &)> formatterT;

    enum RGB { Red = 1, Green, Blue };

    const std::string COLOR_MAP_PATH = "/some/absolute/path";

    // Load the color map
    auto colorMap = StringHelpers::readCsv<CSV_format>(COLOR_MAP_PATH, ",", [](const std::vector<std::string> &values) {
        return CSV_format {
                // Here is the formatter lambda that convert each value from string to what you want
                std::strtod(values[Red].c_str(), nullptr),
                std::strtod(values[Green].c_str(), nullptr),
                std::strtod(values[Blue].c_str(), nullptr)
        };
    });

    // Use your colorMap as you  wish...
}

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。

这是一个旧线程，但它仍然在搜索结果的顶部，所以我添加我的解决方案使用std::stringstream和一个简单的字符串替换方法由Yves Baumes我在这里找到。

下面的例子将逐行读取文件，忽略以//开头的注释行，并将其他行解析为字符串、int和double的组合。Stringstream进行解析，但希望字段由空格分隔，因此我使用stringreplace首先将逗号转换为空格。它可以处理制表符，但不处理带引号的字符串。

坏的或丢失的输入被简单地忽略，这可能是好事，也可能不是好事，这取决于您的情况。

#include <string>
#include <sstream>
#include <fstream>

void StringReplace(std::string& str, const std::string& oldStr, const std::string& newStr)
// code by  Yves Baumes
// http://stackoverflow.com/questions/1494399/how-do-i-search-find-and-replace-in-a-standard-string
{
  size_t pos = 0;
  while((pos = str.find(oldStr, pos)) != std::string::npos)
  {
     str.replace(pos, oldStr.length(), newStr);
     pos += newStr.length();
  }
}

void LoadCSV(std::string &filename) {
   std::ifstream stream(filename);
   std::string in_line;
   std::string Field;
   std::string Chan;
   int ChanType;
   double Scale;
   int Import;
   while (std::getline(stream, in_line)) {
      StringReplace(in_line, ",", " ");
      std::stringstream line(in_line);
      line >> Field >> Chan >> ChanType >> Scale >> Import;
      if (Field.substr(0,2)!="//") {
         // do your stuff 
         // this is CBuilder code for demonstration, sorry
         ShowMessage((String)Field.c_str() + "\n" + Chan.c_str() + "\n" + IntToStr(ChanType) + "\n" +FloatToStr(Scale) + "\n" +IntToStr(Import));
      }
   }
}

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)。

可以使用std::regex。

根据文件大小和可用内存，可以逐行读取，也可以完全在std::string中读取。

读取文件可以使用:

std::ifstream t("file.txt");
std::string sin((std::istreambuf_iterator<char>(t)),
                 std::istreambuf_iterator<char>());

然后你可以和这个相匹配，它实际上是根据你的需要定制的。

std::regex word_regex(",\\s]+");
auto what = 
    std::sregex_iterator(sin.begin(), sin.end(), word_regex);
auto wend = std::sregex_iterator();

std::vector<std::string> v;
for (;what!=wend ; wend) {
    std::smatch match = *what;
    v.push_back(match.str());
}

CSV文件是由行组成的文本文件，每一行都由逗号分隔的令牌组成。虽然在解析时你应该知道一些事情:

(0)文件用“CP_ACP”编码页编码。您应该使用相同的编码页来解码文件内容。

(1) CSV丢失了“复合单元格”信息(比如rowspan > 1)，所以当它被读回excel时，复合单元格信息丢失。

(2)单元格文本可以在头部和尾部用""" "进行引用，文字引用char将变成双引号。因此，结束匹配的引号字符必须是一个引号字符，而不是后面跟着另一个引号字符。例如，如果一个单元格有逗号，它必须在csv中被引用，因为逗号在csv中有意义。

(3)当单元格内容有多行时，它将在CSV中被引用，在这种情况下，解析器必须继续读取CSV文件中的下几行，直到获得与第一个引用字符匹配的结束引号字符，确保当前逻辑行读取完成后再解析该行的令牌。

例如:在CSV文件中，以下3个物理行是由3个令牌组成的逻辑行:

    --+----------
    1 |a,"b-first part
    2 |b-second part
    3 |b-third part",c
    --+----------