只需使用软电路。CsvParser在NuGet上。它将为您处理所有这些细节，并有效地处理非常大的文件。如果需要，它甚至可以通过将列映射到对象属性来导入/导出对象。此外，我的测试显示，它的平均速度比流行的CsvHelper快近4倍。

您可以在字段周围加上双引号。我不喜欢这种方法，因为它增加了另一个特殊字符(双引号)。只需定义一个转义字符(通常是反斜杠)，并在需要转义的地方使用它:

data,more data,more data\, even,yet more

您不必尝试匹配引号，而且需要解析的异常也更少。这也简化了您的代码。

在字符串周围加双引号。这就是Excel所做的。

阿拉伊莱,

将双引号转义为2 双引号。如。 “test1”、“foo”“酒吧”,“test2”

如果您在*nix-系统上，可以访问sed，并且仅在您的CSV的特定字段中可以有一个或多个不需要的逗号，您可以使用以下一行程序，以便将它们包含在RFC4180 Section 2中:

sed -r 's/([^,]*,[^,]*,[^,]*,)(.*)(,.*,.*)/\1"\2"\3/' inputfile

根据不需要的逗号可能在哪个字段中，您必须更改/扩展正则表达式的捕获组(以及替换)。 上面的示例将第四个字段(六个字段中的第四个字段)括在引号中。

结合使用——In -place选项，您可以将这些更改直接应用到文件。

为了“构建”正确的正则表达式，需要遵循一个简单的原则:

对于CSV中出现在不需要的逗号字段之前的每个字段，您可以编写一个[^，]*，并将它们放在一个捕获组中。 对于包含不需要的逗号的字段，请写入(.*)。 对于带不需要的逗号的字段后面的每个字段，都要写一个，。*并将它们放在一个捕获组中。

下面是根据特定字段的不同可能的正则表达式/替换的简短概述。如果没有给出，则替换为\1"\2"\3。

([^,]*)(,.*)                     #first field, regex
"\1"\2                           #first field, substitution

(.*,)([^,]*)                     #last field, regex
\1"\2"                           #last field, substitution


([^,]*,)(.*)(,.*,.*,.*)          #second field (out of five fields)
([^,]*,[^,]*,)(.*)(,.*)          #third field (out of four fields)
([^,]*,[^,]*,[^,]*,)(.*)(,.*,.*) #fourth field (out of six fields)

如果您想用sed删除不需要的逗号，而不是用引号将它们括起来，请参考此答案。

首先，让我们问问自己，“为什么我们觉得需要在CSV文件中以不同的方式处理逗号?”

对我来说，答案是:“因为当我将数据导出到CSV文件时，字段中的逗号消失了，我的字段被分隔成多个字段，其中逗号出现在原始数据中。”(这是因为逗号是CSV字段分隔符。)

根据您的情况，分号也可以用作CSV字段分隔符。

根据我的要求，我可以使用一个字符，例如，单个低9引号，它看起来像一个逗号。

所以，下面是你在Go中如何做到这一点:

// Replace special CSV characters with single low-9 quotation mark
func Scrub(a interface{}) string {
    s := fmt.Sprint(a)
    s = strings.Replace(s, ",", "‚", -1)
    s = strings.Replace(s, ";", "‚", -1)
    return s
}

Replace函数中的第二个逗号字符是十进制8218。

请注意，如果您的客户端可能只有ascii文本阅读器，那么这个十进制8218字符看起来不会像逗号。如果这是您的情况，那么根据RFC 4128，我建议用逗号(或分号)和双引号包围字段:https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180

由于这是关于一般实践，让我们从经验法则开始:

不要使用CSV，而是使用带有库的XML来读写XML文件。 如果必须使用CSV。正确操作并使用免费库来解析和存储CSV文件。

为了证明1)，大多数CSV解析器没有编码意识，所以如果你不处理US-ASCII，你是在自找麻烦。 例如，excel2002以本地编码存储CSV，而没有任何关于编码的说明。CSV标准没有被广泛采用:(。 另一方面，xml标准被很好地采用，它处理编码非常好。

为了证明2)，几乎所有语言都有大量的csv解析器，所以即使解决方案看起来非常简单，也没有必要重新发明轮子。

举几个例子:

对于python使用构建CSV模块 为perl检查CPAN和文本::CSV 对于PHP，使用内置的fgetcsv/fputcsv函数 java检查SuperCVS库

实际上，如果你不打算在嵌入式设备上解析它，就没有必要手动实现它。