如果您想在不使用Ajax的情况下解决这个问题，请使用FileReader() Web API。

示例实现:

选择.csv文件 看到输出

function readSingleFile(e) { var file = e.target.files[0]; if (!file) { return; } var reader = new FileReader(); reader.onload = function(e) { var contents = e.target.result; displayContents(contents); displayParsed(contents); }; reader.readAsText(file); } function displayContents(contents) { var element = document.getElementById('file-content'); element.textContent = contents; } function displayParsed(contents) { const element = document.getElementById('file-parsed'); const json = contents.split(','); element.textContent = JSON.stringify(json); } document.getElementById('file-input').addEventListener('change', readSingleFile, false); <input type="file" id="file-input" /> <h3>Raw contents of the file:</h3> <pre id="file-content">No data yet.</pre> <h3>Parsed file contents:</h3> <pre id="file-parsed">No data yet.</pre>

function CSVParse(csvFile)
{
    this.rows = [];

    var fieldRegEx = new RegExp('(?:\s*"((?:""|[^"])*)"\s*|\s*((?:""|[^",\r\n])*(?:""|[^"\s,\r\n]))?\s*)(,|[\r\n]+|$)', "g");   
    var row = [];
    var currMatch = null;

    while (currMatch = fieldRegEx.exec(this.csvFile))
    {
        row.push([currMatch[1], currMatch[2]].join('')); // concatenate with potential nulls

        if (currMatch[3] != ',')
        {
            this.rows.push(row);
            row = [];
        }

        if (currMatch[3].length == 0)
            break;
    }
}

我喜欢尽可能多地使用正则表达式。此正则表达式将所有项视为带引号或不带引号，后跟列分隔符或行分隔符。或者文本的结尾。

这就是为什么最后一个条件——没有它，它将是一个无限循环，因为模式可以匹配零长度字段(在csv中完全有效)。但由于$是一个零长度断言，它不会进展到不匹配并结束循环。

仅供参考，我必须使第二种选择排除引号周围的值;似乎它在我的javascript引擎上的第一个替代方案之前执行，并考虑将引号作为未加引号的值的一部分。我不会问的，我刚弄好了。

有点晚了，但我希望这能帮助到一些人。

前段时间，我甚至遇到了一个问题，其中字符串数据包含\n在读取文件时，它用于读取不同的行。

Eg.

"Harry\nPotter","21","Gryffindor"

在阅读:

Harry
Potter,21,Gryffindor

我在我的angular项目中使用了一个csvtojson库来解决这个问题。

您可以使用以下代码将CSV文件读取为字符串，然后将该字符串传递给csvtojson库，它将为您提供一个JSON列表。

示例代码:

const csv = require('csvtojson');
if (files && files.length > 0) {
    const file: File = files.item(0);
    const reader: FileReader = new FileReader();
    reader.readAsText(file);
    reader.onload = (e) => {
    const csvs: string = reader.result as string;
    csv({
        output: "json",
        noheader: false
    }).fromString(csvs)
        .preFileLine((fileLine, idx) => {
        //Convert csv header row to lowercase before parse csv file to json
        if (idx === 0) { return fileLine.toLowerCase() }
        return fileLine;
        })
        .then((result) => {
        // list of json in result
        });
    }
}

不要用逗号分隔——这对大多数CSV文件都不起作用，而且这个问题的视图太多了，提问者的输入数据不可能适用于所有人。解析CSV有点可怕，因为没有真正的官方标准，而且许多带分隔符的文本编写者不考虑边界情况。

这个问题很老了，但我相信现在有了更好的解决方案Papa Parse。它是我在贡献者的帮助下编写的一个库，用于解析CSV文本或文件。它是我所知道的唯一支持千兆字节大小文件的JS库。它还能优雅地处理畸形输入。

1分钟解析1gb文件

(更新:使用Papa Parse 4，同样的文件在Firefox中只花了大约30秒。Papa Parse 4是目前已知的最快的浏览器CSV解析器。)

解析文本非常简单:

var data = Papa.parse(csvString);

解析文件也很简单:

Papa.parse(file, {
    complete: function(results) {
        console.log(results);
    }
});

流文件是类似的(这里是一个流远程文件的例子):

Papa.parse("http://example.com/bigfoo.csv", {
    download: true,
    step: function(row) {
        console.log("Row:", row.data);
    },
    complete: function() {
        console.log("All done!");
    }
});

如果你的网页在解析过程中锁定，Papa可以使用网络工作者来保持你的网站反应性。

如果存在标题行，Papa可以自动检测分隔符并将值与标题列匹配。它还可以将数值转换为实际的数字类型。它可以适当地解析换行符、引号和其他奇怪的情况，甚至可以尽可能健壮地处理畸形输入。我从现有的库中汲取灵感来制作Papa，所以支持其他JS实现。

我使用d3.js解析csv文件。非常容易使用。 这是文件。

步骤:

NPM安装d3-request

使用Es6;

import { csv } from 'd3-request';
import url from 'path/to/data.csv';

csv(url, function(err, data) {
 console.log(data);
})

请参阅医生了解更多信息。

更新- - - D3-request已弃用。你可以使用d3-fetch

下面是另一种将外部CSV读入Javascript的方法(使用jQuery)。

它有点冗长，但我觉得通过将数据读入数组，您可以准确地遵循这个过程，并使故障排除变得容易。

也许能帮到别人。

数据文件示例:

Time,data1,data2,data2
08/11/2015 07:30:16,602,0.009,321

下面是代码:

$(document).ready(function() {
 // AJAX in the data file
    $.ajax({
        type: "GET",
        url: "data.csv",
        dataType: "text",
        success: function(data) {processData(data);}
        });

    // Let's process the data from the data file
    function processData(data) {
        var lines = data.split(/\r\n|\n/);

        //Set up the data arrays
        var time = [];
        var data1 = [];
        var data2 = [];
        var data3 = [];

        var headings = lines[0].split(','); // Splice up the first row to get the headings

        for (var j=1; j<lines.length; j++) {
        var values = lines[j].split(','); // Split up the comma seperated values
           // We read the key,1st, 2nd and 3rd rows 
           time.push(values[0]); // Read in as string
           // Recommended to read in as float, since we'll be doing some operations on this later.
           data1.push(parseFloat(values[1])); 
           data2.push(parseFloat(values[2]));
           data3.push(parseFloat(values[3]));

        }

    // For display
    var x= 0;
    console.log(headings[0]+" : "+time[x]+headings[1]+" : "+data1[x]+headings[2]+" : "+data2[x]+headings[4]+" : "+data2[x]);
    }
})

希望这对将来的人有所帮助!