让一个库为你处理所有的细节!: -)

检查FileHelpers和保持干燥-不重复自己-不需要重新发明轮子的亿万次....

基本上，您只需要定义数据的形状——CSV中各个行中的字段——通过一个公共类(以及诸如默认值、NULL值替换等经过精心考虑的属性)，将FileHelpers引擎指向一个文件，然后就可以从该文件中获得所有条目。一个简单的操作-卓越的性能!

这个列表中的另一个，Cinchoo ETL -一个开源库，可以读写多种文件格式(CSV，平面文件，Xml, JSON等)

下面的示例显示了如何快速读取CSV文件(不需要POCO对象)

string csv = @"Id, Name
1, Carl
2, Tom
3, Mark";

using (var p = ChoCSVReader.LoadText(csv)
    .WithFirstLineHeader()
    )
{
    foreach (var rec in p)
    {
        Console.WriteLine($"Id: {rec.Id}");
        Console.WriteLine($"Name: {rec.Name}");
    }
}

下面的示例展示了如何使用POCO对象读取CSV文件

public partial class EmployeeRec
{
    public int Id { get; set; }
    public string Name { get; set; }
}

static void CSVTest()
{
    string csv = @"Id, Name
1, Carl
2, Tom
3, Mark";

    using (var p = ChoCSVReader<EmployeeRec>.LoadText(csv)
        .WithFirstLineHeader()
        )
    {
        foreach (var rec in p)
        {
            Console.WriteLine($"Id: {rec.Id}");
            Console.WriteLine($"Name: {rec.Name}");
        }
    }
}

请在CodeProject上查看如何使用它的文章。

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;
    }

单源文件解决方案用于简单的解析需求，非常有用。处理所有令人讨厌的边缘情况。比如新行归一化和在带引号的字符串字面量中处理新行。你的欢迎!

如果您的CSV文件有一个标题，您只需从第一行读出列名(并计算列索引)。就这么简单。

注意Dump是一个LINQPad方法，如果你不使用LINQPad，你可能想要删除它。

void Main()
{
    var file1 = "a,b,c\r\nx,y,z";
    CSV.ParseText(file1).Dump();

    var file2 = "a,\"b\",c\r\nx,\"y,z\"";
    CSV.ParseText(file2).Dump();

    var file3 = "a,\"b\",c\r\nx,\"y\r\nz\"";
    CSV.ParseText(file3).Dump();

    var file4 = "\"\"\"\"";
    CSV.ParseText(file4).Dump();
}

static class CSV
{
    public struct Record
    {
        public readonly string[] Row;

        public string this[int index] => Row[index];

        public Record(string[] row)
        {
            Row = row;
        }
    }

    public static List<Record> ParseText(string text)
    {
        return Parse(new StringReader(text));
    }

    public static List<Record> ParseFile(string fn)
    {
        using (var reader = File.OpenText(fn))
        {
            return Parse(reader);
        }
    }

    public static List<Record> Parse(TextReader reader)
    {
        var data = new List<Record>();

        var col = new StringBuilder();
        var row = new List<string>();
        for (; ; )
        {
            var ln = reader.ReadLine();
            if (ln == null) break;
            if (Tokenize(ln, col, row))
            {
                data.Add(new Record(row.ToArray()));
                row.Clear();
            }
        }

        return data;
    }

    public static bool Tokenize(string s, StringBuilder col, List<string> row)
    {
        int i = 0;

        if (col.Length > 0)
        {
            col.AppendLine(); // continuation

            if (!TokenizeQuote(s, ref i, col, row))
            {
                return false;
            }
        }

        while (i < s.Length)
        {
            var ch = s[i];
            if (ch == ',')
            {
                row.Add(col.ToString().Trim());
                col.Length = 0;
                i++;
            }
            else if (ch == '"')
            {
                i++;
                if (!TokenizeQuote(s, ref i, col, row))
                {
                    return false;
                }
            }
            else
            {
                col.Append(ch);
                i++;
            }
        }

        if (col.Length > 0)
        {
            row.Add(col.ToString().Trim());
            col.Length = 0;
        }

        return true;
    }

    public static bool TokenizeQuote(string s, ref int i, StringBuilder col, List<string> row)
    {
        while (i < s.Length)
        {
            var ch = s[i];
            if (ch == '"')
            {
                // escape sequence
                if (i + 1 < s.Length && s[i + 1] == '"')
                {
                    col.Append('"');
                    i++;
                    i++;
                    continue;
                }
                i++;
                return true;
            }
            else
            {
                col.Append(ch);
                i++;
            }
        }
        return false;
    }
}

在商业应用中，我使用codeproject.com上的开源项目，CSVReader。

它工作良好，具有良好的性能。我提供的链接上有一些基准测试。

一个简单的例子，从项目页面复制:

using (CsvReader csv = new CsvReader(new StreamReader("data.csv"), true))
{
    int fieldCount = csv.FieldCount;
    string[] headers = csv.GetFieldHeaders();

    while (csv.ReadNextRecord())
    {
        for (int i = 0; i < fieldCount; i++)
            Console.Write(string.Format("{0} = {1};", headers[i], csv[i]));

        Console.WriteLine();
    }
}

如你所见，这很容易处理。

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/