在c#中是否有默认/官方/推荐的方法来解析CSV文件?我不想滚动自己的解析器。

另外,我也见过人们使用ODBC/OLE DB通过文本驱动程序读取CSV的实例,很多人因为它的“缺点”而不鼓励这样做。这些缺点是什么?

理想情况下,我正在寻找一种方法,通过它我可以通过列名读取CSV,使用第一个记录作为报头/字段名。给出的一些答案是正确的,但基本上是将文件反序列化为类。


当前回答

如果你只需要读取csv文件,那么我推荐这个库:一个快速csv阅读器 如果你还需要生成csv文件,那么使用FileHelpers

它们都是免费和开源的。

其他回答

这是我的KISS实现…

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;

class CsvParser
{
    public static List<string> Parse(string line)
    {
        const char escapeChar = '"';
        const char splitChar = ',';
        bool inEscape = false;
        bool priorEscape = false;

        List<string> result = new List<string>();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < line.Length; i++)
        {
            char c = line[i];
            switch (c)
            {
                case escapeChar:
                    if (!inEscape)
                        inEscape = true;
                    else
                    {
                        if (!priorEscape)
                        {
                            if (i + 1 < line.Length && line[i + 1] == escapeChar)
                                priorEscape = true;
                            else
                                inEscape = false;
                        }
                        else
                        {
                            sb.Append(c);
                            priorEscape = false;
                        }
                    }
                    break;
                case splitChar:
                    if (inEscape) //if in escape
                        sb.Append(c);
                    else
                    {
                        result.Add(sb.ToString());
                        sb.Length = 0;
                    }
                    break;
                default:
                    sb.Append(c);
                    break;
            }
        }

        if (sb.Length > 0)
            result.Add(sb.ToString());

        return result;
    }

}

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。

CSV解析器现在是. net框架的一部分。

添加对Microsoft.VisualBasic.dll的引用(在c#中工作良好,不要介意名称)

using (TextFieldParser parser = new TextFieldParser(@"c:\temp\test.csv"))
{
    parser.TextFieldType = FieldType.Delimited;
    parser.SetDelimiters(",");
    while (!parser.EndOfData)
    {
        //Process row
        string[] fields = parser.ReadFields();
        foreach (string field in fields)
        {
            //TODO: Process field
        }
    }
}

文档在这里- TextFieldParser类

附注:如果你需要一个CSV导出器,试试CsvExport (discl:我是贡献者之一)

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;
}

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/