如何在Python中读取CSV并转为以表头为键的字典（不使用Pandas）

原代码直接跳过了表头，且文件操作逻辑放在类的顶层代码块（会在类加载时就执行），我们可以调整结构，保留表头并生成符合需求的字典结构，无需依赖Pandas：

完整实现代码 #

import csv

class CsvReader:
    @classmethod
    def read_as_dicts(cls, file_path="Items.csv"):
        with open(file_path, mode='r', newline='', encoding='utf-8') as fp:
            reader = csv.reader(fp, delimiter=",", quotechar='"')
            # 读取表头行，而非直接跳过
            headers = next(reader)
            data_dicts = []
            for row in reader:
                # 将表头与行数据配对成字典
                item_dict = dict(zip(headers, row))
                # 数据清洗与类型转换，匹配期望输出格式
                item_dict['Item #'] = int(item_dict['Item #'])
                item_dict['Price'] = float(item_dict['Price'].replace('$', ''))
                item_dict['Quantity'] = int(item_dict['Quantity'])
                data_dicts.append(item_dict)
        return data_dicts

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    items = CsvReader.read_as_dicts()
    print(items[0])

代码说明 #

• 将读取逻辑封装为类方法read_as_dicts，既符合面向对象规范，也支持灵活指定文件路径
• 用next(reader)获取表头行，后续通过dict(zip(headers, row))快速生成键值对字典
• 针对示例数据做了类型转换：编号、Quantity转为整数，Price去掉$符号后转为浮点数，与你期望的输出格式完全匹配
• 添加newline=''和编码指定，避免跨平台换行符问题与编码错误

输出结果 #

{'Item #': 1, 'Price': 5.99, 'Quantity': 1, 'Name': 'Blueberry Muffin'}

如果你的CSV表头或数据格式有变动，只需调整类型转换部分的逻辑即可适配。

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