Python csv模块quoting参数可用整数：是否有隐含映射及文档说明？

问题描述 #

Python的csv模块定义了QUOTE_ALL、QUOTE_MINIMAL、QUOTE_NONNUMERIC、QUOTE_NONE常量，用于quoting关键字参数，示例代码如下：

with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])

但发现该参数同样接受0-3的整数，分别对应QUOTE_MINIMAL(0)、QUOTE_ALL(1)、QUOTE_NONNUMERIC(2)、QUOTE_NONE(3)，此映射在Pandas库文档中被提及，示例代码如下：

with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, quoting=2)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])

使用大于3的整数会触发TypeError: bad "quoting" value。然而该行为在Python官方csv文档及源码中均无相关说明，请问是否存在未知的隐含映射？该机制如何运作，是否有官方文档记录？

回答 #

这个整数映射并非“隐含”，而是这些常量本身就是对应数值的别名。你可以直接在Python交互环境里验证：

>>> import csv
>>> csv.QUOTE_MINIMAL
0
>>> csv.QUOTE_ALL
1
>>> csv.QUOTE_NONNUMERIC
2
>>> csv.QUOTE_NONE
3

csv模块在内部实现时，quoting参数本质上就是接收整数，而这些常量只是为了提升代码可读性而定义的命名标识。当你传入整数0-3时，其实就是直接使用了常量对应的底层数值。

关于官方文档的问题：虽然Python官方csv文档没有专门强调这一点，但从常量的定义逻辑来看，这种映射是必然的——因为这些常量本身就是赋值为对应整数的。查看csv模块的源码（如csv.py文件），会看到类似这样的定义：

QUOTE_MINIMAL = 0
QUOTE_ALL = 1
QUOTE_NONNUMERIC = 2
QUOTE_NONE = 3

之所以使用大于3的整数会报错，是因为csv模块内部对quoting参数做了范围校验，只允许0-3的整数取值，超出范围就会抛出TypeError。

Pandas文档提及这个映射，只是因为Pandas在处理csv时会直接对接Python原生csv模块的参数，所以特意做了说明，方便用户理解两种传参方式的等价性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Josh Friedlander