如何从CSV文件读取数据并创建对应存储对象

核心逻辑 #

• 首行通过正则提取所有非空字段，自动确定Number/Semester/Grade的排列顺序，不需要硬编码位置
• 后续每行统一用正则拆分过滤后，和首行的字段索引一一映射即可完成数据提取
• 存储结构优先推荐字典列表，读写灵活适配大多数场景；如果需要更高的可维护性可以用数据类定义结构化对象

代码实现（Python） #

import re
from dataclasses import dataclass

# 可选：定义结构化数据类，比字典更易做类型校验和后续调用
@dataclass
class CourseScore:
    number: int
    semester: str
    grade: str

result = []
field_mapping = {}

with open("你的文件路径.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line_idx, line in enumerate(f):
        # 用正则按连续分号拆分，过滤空值拿到当前行的有效内容
        valid_parts = [p for p in re.split(r";+", line.strip()) if p]
        if not valid_parts:
            continue
        
        # 处理表头行，记录每个字段对应的索引位置
        if line_idx == 0:
            for idx, field in enumerate(valid_parts):
                field_mapping[field.lower()] = idx
            continue
        
        # 处理数据行，按表头映射取值
        num = int(valid_parts[field_mapping["number"]])
        semester = valid_parts[field_mapping["semester"]]
        grade = valid_parts[field_mapping["grade"]]
        
        # 存入结果，两种存储方式二选一即可
        # 方式1：存字典
        result.append({
            "number": num,
            "semester": semester,
            "grade": grade
        })
        # 方式2：存结构化数据类实例
        # result.append(CourseScore(number=num, semester=semester, grade=grade))

# 输出验证
print(result)

优化建议 #

• 如果CSV格式固定只有这三个有效字段，不需要兼容后续字段调整，可以直接用正则匹配提取每行的三个值，代码更简洁：
  匹配正则可写为r"(\d+);+([IVX]+);+([ABCDF])"，直接提取三个分组的内容即可
• 如果你不需要做复杂的格式兼容，直接用Python内置的csv模块指定分隔符为;，过滤空列的写法更轻量，不需要额外引入正则处理

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