У меня есть файл CSV, который похож на это:
"Company, Inc.",,,,,,,,,,,,10/30/09
A/R Summary Aged Analysis Report,,,,,,,,,,,,10:35:01
All Clients,,,,,,,,,,,,USER
Client Account,Customer Name,15-Jan,16 - 30,31 - 60,61 - 90,91 - 120,120 - Over,Total,Status,Credit Limit
1000001111,CLIENT A,0,0,"3,711.32",0,0,"18,629.64","22,340.96",COD,"20,000.00"
1000002222,CLIENT B,0,0,0,"3,591.27",0,0,"3,591.27",COD,0
1000003333,CLIENT C,536.78,0,0,0,0,"11,216.60","11,753.38",COD,0
1000004444,CLIENT D,0,514.94,"3,147.45",690,0,0,"4,352.39",COD,0
Grand Total,,"139,203,856.06","84,607,749.30","110,746,640.18","58,474,379.45","52,025,869.06","292,653,734.82","737,712,228.87",,,,
Но я только хочу обработать строки после строки "Клиентская Учетная запись..." и перед "Общий итог..." Вот код, который я использую теперь:
inputFile = csv.reader(open(filename), dialect='excel')
records = [line for line in inputFile if line and line[0].isdigit()]
Через генераторы. Вы можете построить все виды сложности из простых функций генератора-фильтра. Несмотря на то, что они значительно сложнее, чем ваш фильтр, они более расширяемы и легко справляются с действительно сложными электронными таблицами.
def skip_blank( rdr ):
for row in rdr:
if len(row) == 0: continue
if all(len(col)==0 for col in row): continue
yield row
def after_heading( text, rdr ):
i= iter(rdr)
for row in i:
if any( column == text for column in row ):
break
for row in i:
yield row
def before_footing( text, rdr ):
for row in rdr:
if any( column == text for column in row ):
break
yield row
def between( start, end, rdr ):
for row in before_footing( end, after_heading( start, rdr ) ):
yield row
for row in between( 'Grand Total', 'Client Account', skip_blank( inputFile ) ):
print row
вы можете сделать это следующим образом, установив флаг
import csv
file = "file"
f=0
reader = csv.reader(open(file),delimiter=',')
for row in reader:
if "Grand Total" in row: break
if "Client Account" in row: f=1;continue
if f:
if row[0].isdigit():
print row
import re
import StringIO
data=re.search("Client Account[^\r\n]+[\r\n]+(.*)(?=Grand Total)",open(filename).read(),re.DOTALL).group(1)
datafile=StringIO.StringIO(data)
inputFile = csv.reader(datafile, dialect='excel')
records = [line for line in inputFile if line and line[0].isdigit()]
Используйте небольшой симпатичный генератор для чего-нибудь вроде этого. Его можно было бы еще немного обобщить, если ваши требования изменятся:
def lines_between(source, first, second):
for line in source:
if line and line[0] == first:
break
for line in source:
if line: and line[0] == second:
break
if line: # only non-empty lines
yield line
for record in lines_between(inputFile, 'Client Account', 'Grand Total'):
# process record
Вы не запрашивали явно фильтр «непустые строки», но ваш собственный подход делал это, поэтому я предполагаю, что вы этого хотели. Если вы не хотите «лениво» обрабатывать строки, а просто хотите получить список со всем, созданным заранее, сделайте следующее:
records = list(lines_between(inputFile, 'Client Account', 'Grand Total'))
Кстати, в Windows обязательно откройте настоящий исходный файл, используя двоичный режим , с csv.reader (open (filename, 'rb'), dialect = 'excel')
как csv docs note .