讀取csv文件：

import csv
#打開文件，用with打開可以不用去特意關閉file了，python3不支持file()打開文件，只能用open()
with open("XXX.csv","r",encoding="utf-8") as csvfile:
     #讀取csv文件，返回的是迭代類型
     read = csv.reader(csvfile)
     for i in read:
          print(i)

 

存為csv文件：

import csv
with open("XXX.csv","w",newline="") as datacsv:
     #dialect為打開csv文件的方式，默認是excel，delimiter="\t"參數指寫入的時候的分隔符
     csvwriter = csv.writer(datacsv,dialect = ("excel"))
     #csv文件插入一行數據，把下面列表中的每一項放入一個單元格（可以用循環插入多行）
     csvwriter.writerow(["A","B","C","D"])

 

說明：csv模塊還有DictReader和DictWriter可以用來讀寫，返回的是字典的類型，不過這兩個方法我沒用過，有興趣的可以自己看看。




jieba分詞

1分詞

• jieba.cut 方法接受三個輸入參數: 需要分詞的字符串；cut_all 參數用來控制是否采用全模式；HMM 參數用來控制是否使用 HMM 模型
• jieba.cut_for_search 方法接受兩個參數：需要分詞的字符串；是否使用 HMM 模型。該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細
• 待分詞的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建議直接輸入 GBK 字符串，可能無法預料地錯誤解碼成 UTF-8
• jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的結構都是一個可迭代的 generator，可以使用 for 循環來獲得分詞后得到的每一個詞語(unicode)，或者用
• jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
• jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定義分詞器，可用於同時使用不同詞典。jieba.dt 為默認分詞器，所有全局分詞相關函數都是該分詞器的映射。

 

 

 

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精確模式

seg_list = jieba.cut("他來到了網易杭研大廈")  # 默認是精確模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明碩士畢業於中國科學院計算所，后在日本京都大學深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))