Python中用_csv模块读取CSV文件，本质是调用C语言实现的底层解析器，性能高、内存占用低，适合处理大文件或对效率有要求的场景。但注意：_csv是内部模块，不推荐直接导入使用；标准做法是导入csv模块——它正是对_csv的封装，接口稳定且功能完整。
用csv.reader读取普通CSV文件
适用于结构清晰、无复杂引号或换行符的CSV数据。
- 先用
open()以文本模式打开文件（Python 3默认utf-8，如有乱码需显式指定encoding） - 传入文件对象给
csv.reader()，返回一个可迭代对象 - 逐行遍历，每行是字符串列表，索引访问各字段
示例：
import csv
with open('data.csv', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print(row) # 如 ['张三', '25', '北京']
用csv.DictReader按列名读取
当CSV首行为字段名（header）时更直观，自动将每行转为字典，键为列名，值为对应内容。
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- 无需手动处理表头，
DictReader默认把第一行当作字段名 - 可通过
fieldnames参数自定义列名，跳过原文件首行 - 支持
restkey和restval处理列数不一致的情况
示例：
import csv
with open('data.csv', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
print(row['name'], row['age']) # 如 '张三' '25'
处理特殊格式：分隔符、引号与编码
真实CSV常含制表符、中文逗号、带引号字段或GBK编码，需针对性配置。
-
delimiter：指定分隔符，如delimiter='\t'读TSV -
quotechar：指定引用符，默认'"'，可改为"'"适配单引号包裹 -
skipinitialspace：设为True自动跳过分隔符后的空格 -
encoding：中文文件常用'gbk'或'utf-8-sig'（兼容BOM）
示例（读GBK编码、用分号分隔）：
import csv
with open('data.csv', encoding='gbk') as f:
reader = csv.reader(f, delimiter=';', quotechar='"')
for row in reader:
print(row)
不建议直接导入_csv模块
_csv是CPython内部模块，无公开文档，接口可能随版本变动，且缺少高级功能（如DictReader、类型转换、错误提示等）。
- 直接
import _csv在PyPy、Jython等解释器中可能不可用 -
csv模块已足够高效，99%场景无需绕过它去调用底层 - 若真需极致性能（如GB级日志解析），应优先考虑
pandas.read_csv（底层也用C）或numpy.genfromtxt
