Python CSV-ридер и итерация

Ответ 1

Через генераторы. Вы можете создавать всевозможные сложности из простых функций генератор-фильтра. Хотя это значительно сложнее, чем ваш фильтр, он более расширяемый и может легко обрабатывать действительно сложные электронные таблицы.

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

Ответ 2

вы можете сделать это так, 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

Ответ 3

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()]

Ответ 4

Используйте хороший генератор для чего-то подобного. Это можно было бы обобщить немного больше, если ваши требования меняются:

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 "непустых строк", но ваш собственный подход делал это, поэтому я предполагаю, что вы этого хотели. Если вы не хотите обрабатывать строки "лениво", как это, но просто хотите список со всем, что было построено заранее, сделайте следующее:

records = list(lines_between(inputFile, 'Client Account', 'Grand Total'))

Кстати, в Windows обязательно откройте реальный исходный файл, используя двоичный режим, csv.reader(open(filename, 'rb'), dialect='excel') в качестве csv docs note.