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;
    }

}

其他回答

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;
}

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。

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;
    }
}