返回一个 reader 对象，该对象将逐行遍历 csvfile。csvfile 可以是任何对象，只要这个对象支持 iterator 协议并在每次调用 __next__() 方法时都返回字符串，文件对象 和列表对象均适用。如果 csvfile 是文件对象，则打开它时应使用 newline=''。 1 可选参数 dialect 是用于不同的 CSV 方言的特定参数组。它可以是 Dialect 类的子类的实例，也可以是 list_dialects() 函数返回的字符串之一。另一个可选关键字参数 fmtparams 可以覆写当前方言格式中的单个格式设置。有关方言和格式设置参数的完整详细信息，请参见 变种与格式参数 部分。
csv 文件的每一行都读取为一个由字符串组成的列表。除非指定了 QUOTE_NONNUMERIC 格式选项（在这种情况下，未引用的字段会转换为浮点数），否则不会执行自动数据类型转换。
一个简短的用法示例:
>>> import csv 
>>> with open('eggs.csv', newline='') as csvfile: 
...     spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|') 
...   for row in spamreader: 
...   print(', '.join(row)) 
Spam, Spam, Spam, Spam, Spam, Baked Beans
Spam, Lovely Spam, Wonderful Spam

返回一个 writer 对象，该对象负责将用户的数据在给定的文件类对象上转换为带分隔符的字符串。csvfile 可以是具有 write() 方法的任何对象。如果 csvfile 是文件对象，则打开它时应使用 newline=''。 1 可选参数 dialect 是用于不同的 CSV 方言的特定参数组。它可以是 Dialect 类的子类的实例，也可以是 list_dialects() 函数返回的字符串之一。另一个可选关键字参数 fmtparams 可以覆写当前方言格式中的单个格式设置。有关方言和格式设置参数的完整详细信息，请参见 变种与格式参数 部分。为了尽量简化与数据库 API 模块之间的对接，None 值会写入为空字符串。虽然这个转换是不可逆的，但它让 SQL 空数据值转储到 CSV 文件更容易，而无需预处理从 cursor.fetch* 调用返回的数据。写入前，所有非字符串数据都先用 str() 转化为字符串再写入。
一个简短的用法示例:
import csv 
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile: spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans']) spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam']) 

class csv.DictReader(f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', *args, **kwds)创建一个对象，其操作类似于常规 reader 但会将每行中的信息映射到一个 OrderedDict，其中的键由可选的 fieldnames 形参给出。
fieldnames 形参是一个 sequence。 如果省略 fieldnames，则文件 f 第一行中的值将被用作字段名。 无论字段名是如何确定的，有序字典都将保留其原始顺序。
If a row has more fields than fieldnames, the remaining data is put in a list and stored with the fieldname specified by restkey (which defaults to None). If a non-blank row has fewer fields than fieldnames, the missing values are filled-in with None.
所有其他可选或关键字参数都传递给底层的 reader 实例。
在 3.6 版更改: 返回的行现在的类型是 OrderedDict。
一个简短的用法示例:
>>> import csv 
>>> with open('names.csv', newline='') as csvfile: 
...     reader = csv.DictReader(csvfile) 
...   for row in reader: 
...   print(row['first_name'], row['last_name']) 
...
Eric Idle
John Cleese>>> print(row) 
OrderedDict([('first_name', 'John'), ('last_name', 'Cleese')])

创建一个对象，该对象在操作上类似常规 writer，但能将字典映射到输出行。fieldnames 参数是由 key（键）组成的 序列，用于指定字典中的 value （值）的顺序，这些值会按指定顺序传递给 writerow() 方法并写入 f 文件。如果字典缺少 fieldnames 中的键，则可选参数 restval 用于指定要写入的值。如果传递给 writerow() 方法的字典的某些键在 fieldnames 中找不到，则可选参数 extrasaction 用于指定要执行的操作。如果将其设置为 'raise' (默认值)，则会引发 ValueError。 如果将其设置为 'ignore'，则字典中的其他键值将被忽略。 所有其他可选或关键字参数都传递给底层的 writer 实例。
Note that unlike the DictReader class, the fieldnames parameter of the DictWriter is not optional. Since Python’s dict objects are not ordered, there is not enough information available to deduce the order in which the row should be written to file f.
一个简短的用法示例:
import csv with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile: fieldnames = ['first_name', 'last_name'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader()writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'}) writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'}) writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'}) 

Sniffer 类用于推断 CSV 文件的格式。
Sniffer 类提供了两个方法：sniff(sample, delimiters=None)分析给定的 sample 并返回一个 Dialect 子类，该子类中包含了分析出的格式参数。如果给出可选的 delimiters 参数，则该参数会被解释为字符串，该字符串包含了可能的有效分隔符。has_header(sample)分析示例文本（假定为 CSV 格式），如果第一行很可能是一系列列标题，则返回 True。使用 Sniffer 的示例：
with open('example.csv', newline='') as csvfile: dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024)) csvfile.seek(0)reader = csv.reader(csvfile, dialect) # ... process CSV file contents here ... csv 模块定义了以下常量：