Tabview:轻量级的python curses命令行CSV文件查看器(以及其他表格式python数据，如列表中的列表)在Github上

特点:

Python 2.7+, 3.x Unicode support Spreadsheet-like view for easily visualizing tabular data Vim-like navigation (h,j,k,l, g(top), G(bottom), 12G goto line 12, m - mark, ' - goto mark, etc.) Toggle persistent header row Dynamically resize column widths and gap Sort ascending or descending by any column. 'Natural' order sort for numeric values. Full-text search, n and p to cycle between search results 'Enter' to view the full cell contents Yank cell contents to clipboard F1 or ? for keybindings Can also use from python command line to visualize any tabular data (e.g. list-of-lists)

你也可以用这个:

column -s, -t < somefile.csv | less -#2 -N -S

Column是一个标准的Unix程序，非常方便——它可以找到每列的适当宽度，并将文本显示为格式良好的表格。

注意:无论何时有空字段，都需要在其中放置某种占位符，否则该列将与后面的列合并。下面的例子演示了如何使用sed插入一个占位符:

$ cat data.csv
1,2,3,4,5
1,,,,5
$ sed 's/,,/, ,/g;s/,,/, ,/g' data.csv | column -s, -t
1  2  3  4  5
1           5
$ cat data.csv
1,2,3,4,5
1,,,,5
$ column -s, -t < data.csv
1  2  3  4  5
1  5
$ sed 's/,,/, ,/g;s/,,/, ,/g' data.csv | column -s, -t
1  2  3  4  5
1           5

注意，对，，，的替换做了两次。如果只做一次，1…4将变成1，，，4，因为第二个逗号已经匹配了。

在python中有一个简短的命令行脚本:https://github.com/rgrp/csv2ascii/blob/master/csv2ascii.py

只需下载并放置在您的路径。用法就像

csv2ascii.py [options] csv-file-path

转换csv文件在csv-file-path到ascii形式返回的结果 stdout。如果csv-file-path = '-'则从stdin读取。

选项:

  -h, --help            show this help message and exit
  -w WIDTH, --width=WIDTH
                        Width of ascii output
  -c COLUMNS, --columns=COLUMNS
                        Only display this number of columns

安装csvtool(在Ubuntu上)

sudo apt-get install csvtool

然后运行:

csvtool readable filename | view -

这将使它在只读的vim实例中非常漂亮，即使您有一些具有非常长的值的单元格。

为此，我在Groovy中编写了一个脚本viewtab。你可以这样调用它:

viewtab filename.csv

它基本上是一个超轻量级的电子表格，可以从命令行调用，处理CSV和制表符分离的文件，可以读取Excel和Numbers阻塞的非常大的文件，并且非常快。从纯文本的意义上讲，它不是命令行，但它是独立于平台的，可能适合许多人在命令行环境中寻找快速检查许多或大型CSV文件的解决方案。

脚本和如何安装它描述在这里:

http://bayesianconspiracy.blogspot.com/2012/06/quick-csvtab-file-viewer.html

看看csvkit。它提供了一组遵循UNIX哲学的工具(这意味着它们很小、简单、用途单一，并且可以组合使用)。

下面是一个例子，它从免费的Maxmind世界城市数据库中提取了德国人口最多的十个城市，并以控制台可读的格式显示结果:

$ csvgrep -e iso-8859-1 -c 1 -m "de" worldcitiespop | csvgrep -c 5 -r "\d+" 
  | csvsort -r -c 5 -l | csvcut -c 1,2,4,6 | head -n 11 | csvlook
-----------------------------------------------------
|  line_number | Country | AccentCity | Population  |
-----------------------------------------------------
|  1           | de      | Berlin     | 3398362     |
|  2           | de      | Hamburg    | 1733846     |
|  3           | de      | Munich     | 1246133     |
|  4           | de      | Cologne    | 968823      |
|  5           | de      | Frankfurt  | 648034      |
|  6           | de      | Dortmund   | 594255      |
|  7           | de      | Stuttgart  | 591688      |
|  8           | de      | Düsseldorf | 577139      |
|  9           | de      | Essen      | 576914      |
|  10          | de      | Bremen     | 546429      |
-----------------------------------------------------

Csvkit是平台独立的，因为它是用Python编写的。