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
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;
}
其他回答
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;
}
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)
对于较小的CSV输入数据，LINQ是完全足够的。 以以下CSV文件内容为例:
schema_name、描述utype “IX_HE”、“高能量数据”,“x” “III_spectro”、“Spectrosopic数据”、“d” “VI_misc”、“杂”、“f” “vcds1”，“目录只在cd上提供”，“d” “J_other”，“其他期刊发表的文章”，“b”
当我们将整个内容读入一个名为data的字符串时，则
using System;
using System.IO;
using System.Linq;
var data = File.ReadAllText(Path2CSV);
// helper split characters
var newline = Environment.NewLine.ToCharArray();
var comma = ",".ToCharArray();
var quote = "\"".ToCharArray();
// split input string data to lines
var lines = data.Split(newline);
// first line is header, take the header fields
foreach (var col in lines.First().Split(comma)) {
// do something with "col"
}
// we skip the first line, all the rest are real data lines/fields
foreach (var line in lines.Skip(1)) {
// first we split the data line by comma character
// next we remove double qoutes from each splitted element using Trim()
// finally we make an array
var fields = line.Split(comma)
.Select(_ => { _ = _.Trim(quote); return _; })
.ToArray();
// do something with the "fields" array
}
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;
}
}
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/
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