CsvHelper(我维护的一个库)将把CSV文件读入自定义对象。

using (var reader = new StreamReader("path\\to\\file.csv"))
using (var csv = new CsvReader(reader, CultureInfo.InvariantCulture))
{
    var records = csv.GetRecords<Foo>();
}

有时候你并不拥有你想读的对象。在这种情况下，您可以使用流畅映射，因为您不能将属性放在类上。

public sealed class MyCustomObjectMap : CsvClassMap<MyCustomObject>
{
    public MyCustomObjectMap()
    {
        Map( m => m.Property1 ).Name( "Column Name" );
        Map( m => m.Property2 ).Index( 4 );
        Map( m => m.Property3 ).Ignore();
        Map( m => m.Property4 ).TypeConverter<MySpecialTypeConverter>();
    }
}

CsvHelper(我维护的一个库)将把CSV文件读入自定义对象。

using (var reader = new StreamReader("path\\to\\file.csv"))
using (var csv = new CsvReader(reader, CultureInfo.InvariantCulture))
{
    var records = csv.GetRecords<Foo>();
}

有时候你并不拥有你想读的对象。在这种情况下，您可以使用流畅映射，因为您不能将属性放在类上。

public sealed class MyCustomObjectMap : CsvClassMap<MyCustomObject>
{
    public MyCustomObjectMap()
    {
        Map( m => m.Property1 ).Name( "Column Name" );
        Map( m => m.Property2 ).Index( 4 );
        Map( m => m.Property3 ).Ignore();
        Map( m => m.Property4 ).TypeConverter<MySpecialTypeConverter>();
    }
}

这段代码读取csv到DataTable:

public static DataTable ReadCsv(string path)
{
    DataTable result = new DataTable("SomeData");
    using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(path))
    {
        parser.TextFieldType = FieldType.Delimited;
        parser.SetDelimiters(",");
        bool isFirstRow = true;
        //IList<string> headers = new List<string>();

        while (!parser.EndOfData)
        {
            string[] fields = parser.ReadFields();
            if (isFirstRow)
            {
                foreach (string field in fields)
                {
                    result.Columns.Add(new DataColumn(field, typeof(string)));
                }
                isFirstRow = false;
            }
            else
            {
                int i = 0;
                DataRow row = result.NewRow();
                foreach (string field in fields)
                {
                    row[i++] = field;
                }
                result.Rows.Add(row);
            }
        }
    }
    return result;
}

这个解决方案使用的是官方的微软。VisualBasic程序集来解析CSV。

优点:

分隔符逃离 忽略了头 装饰空间 忽略评论

代码:

    using Microsoft.VisualBasic.FileIO;

    public static List<List<string>> ParseCSV (string csv)
    {
        List<List<string>> result = new List<List<string>>();


        // To use the TextFieldParser a reference to the Microsoft.VisualBasic assembly has to be added to the project. 
        using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(new StringReader(csv))) 
        {
            parser.CommentTokens = new string[] { "#" };
            parser.SetDelimiters(new string[] { ";" });
            parser.HasFieldsEnclosedInQuotes = true;

            // Skip over header line.
            //parser.ReadLine();

            while (!parser.EndOfData)
            {
                var values = new List<string>();

                var readFields = parser.ReadFields();
                if (readFields != null)
                    values.AddRange(readFields);
                result.Add(values);
            }
        }

        return result;
    }

这里有一个简短而简单的解决方案。

                using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(outputLocation))
                 {
                        parser.TextFieldType = FieldType.Delimited;
                        parser.SetDelimiters(",");
                        string[] headers = parser.ReadLine().Split(',');
                        foreach (string header in headers)
                        {
                            dataTable.Columns.Add(header);
                        }
                        while (!parser.EndOfData)
                        {
                            string[] fields = parser.ReadFields();
                            dataTable.Rows.Add(fields);
                        }
                    }

我已经为。net编写了TinyCsvParser，它是目前最快的。net解析器之一，并且高度可配置，可以解析几乎任何CSV格式。

它在MIT许可下发布:

https://github.com/bytefish/TinyCsvParser

你可以使用NuGet来安装它。在包管理器控制台中运行以下命令。

PM> Install-Package TinyCsvParser

使用

假设我们在CSV文件Persons . CSV中有一个person列表，包含他们的名字、姓氏和生日。

FirstName;LastName;BirthDate
Philipp;Wagner;1986/05/12
Max;Musterman;2014/01/02

系统中相应的域模型可能是这样的。

private class Person
{
    public string FirstName { get; set; }
    public string LastName { get; set; }
    public DateTime BirthDate { get; set; }
}

当使用TinyCsvParser时，您必须定义CSV数据中的列和域模型中的属性之间的映射。

private class CsvPersonMapping : CsvMapping<Person>
{

    public CsvPersonMapping()
        : base()
    {
        MapProperty(0, x => x.FirstName);
        MapProperty(1, x => x.LastName);
        MapProperty(2, x => x.BirthDate);
    }
}

然后，我们可以使用映射使用CsvParser解析CSV数据。

namespace TinyCsvParser.Test
{
    [TestFixture]
    public class TinyCsvParserTest
    {
        [Test]
        public void TinyCsvTest()
        {
            CsvParserOptions csvParserOptions = new CsvParserOptions(true, new[] { ';' });
            CsvPersonMapping csvMapper = new CsvPersonMapping();
            CsvParser<Person> csvParser = new CsvParser<Person>(csvParserOptions, csvMapper);

            var result = csvParser
                .ReadFromFile(@"persons.csv", Encoding.ASCII)
                .ToList();

            Assert.AreEqual(2, result.Count);

            Assert.IsTrue(result.All(x => x.IsValid));

            Assert.AreEqual("Philipp", result[0].Result.FirstName);
            Assert.AreEqual("Wagner", result[0].Result.LastName);

            Assert.AreEqual(1986, result[0].Result.BirthDate.Year);
            Assert.AreEqual(5, result[0].Result.BirthDate.Month);
            Assert.AreEqual(12, result[0].Result.BirthDate.Day);

            Assert.AreEqual("Max", result[1].Result.FirstName);
            Assert.AreEqual("Mustermann", result[1].Result.LastName);

            Assert.AreEqual(2014, result[1].Result.BirthDate.Year);
            Assert.AreEqual(1, result[1].Result.BirthDate.Month);
            Assert.AreEqual(1, result[1].Result.BirthDate.Day);
        }
    }
}

用户指南

完整的用户指南可在以下网址查阅:

http://bytefish.github.io/TinyCsvParser/