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)

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;
    }
}

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。

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);
                        }
                    }

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>();
    }
}