1. CSV数据拆分与写入基础
在Python中处理CSV文件时，如果需要将原始文件中的每一行或特定行的数据提取出来，并保存到以行内容命名的独立CSV文件中，一个常见的需求是将特定字段作为新文件的文件名，并将其他字段写入到这个新文件中。
假设我们有一个包含Order Number、Date和File Name三列的CSV文件，目标是为每一行创建一个新的CSV文件，文件名取自File Name字段，新文件中只包含Order Number和Date字段，且不带表头。
最初尝试可能直接使用f.write()方法将字段内容写入文件。然而，这种方法存在一个核心问题：f.write()仅仅是写入字符串，它不会自动添加CSV文件所需的字段分隔符（如逗号）。这会导致所有字段内容被连接成一个单一的字符串，而不是以逗号分隔的多个字段。
错误示例（仅供理解问题，不建议使用）：
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import csv
# 假设TestExport.csv存在于指定路径
# with open("//server2/shared/Data/TestExport.csv",'r') as csvfile:
# reader = csv.DictReader(csvfile)
# for row in reader:
# file_name ='{0}.csv'.format(row['FileName'])
# with open(file_name, 'w') as f:
# f.write(row['Order Number'])
# f.write(row['Date'])上述代码的问题在于f.write(row['Order Number'])和f.write(row['Date'])会将两个字符串直接连接起来，例如123452023-01-01，而不是12345,2023-01-01。
2. 使用csv.writer正确写入CSV数据
解决上述问题的关键在于使用Python内置csv模块提供的csv.writer对象。csv.writer专门用于处理CSV格式的写入，它能够自动处理字段分隔符和行结束符。
核心改进点：
- csv.writer(out_f, delimiter=','): 创建一个CSV写入器，并指定逗号作为字段分隔符。
- writer.writerow([...]): 使用此方法写入一行数据。它接受一个列表作为参数，列表中的每个元素将作为一个字段写入，并自动添加分隔符。
- newline='': 在打开文件时，对于csv.writer，必须指定newline=''。这是因为csv模块会自行处理换行符，如果Python的默认换行转换机制也介入，可能会导致文件中出现双重换行，或在不同操作系统间产生兼容性问题。
正确实现示例：
import csv
# 假设TestExport.csv是你的源文件
source_csv_path = "//server2/shared/Data/TestExport.csv"
with open(source_csv_path, 'r', encoding='utf-8') as in_f: # 建议指定编码
reader = csv.DictReader(in_f)
for row in reader:
# 根据'FileName'字段生成新CSV的文件名
file_name = '{0}.csv'.format(row['FileName'])
# 以写入模式打开新文件，并指定newline=''
with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as out_f: # 建议指定编码
# 创建csv写入器，指定逗号为分隔符
writer = csv.writer(out_f, delimiter=',')
# 写入Order Number和Date字段。writerow接受一个列表
writer.writerow([row['Order Number'], row['Date']])
print("所有行已成功拆分并写入独立CSV文件。")这段代码能够正确地将每一行数据拆分并写入到各自的CSV文件中，每个新文件只包含Order Number和Date两个字段，并以逗号分隔。
3. 处理文件名冲突与资源管理：使用contextlib.ExitStack
上述解决方案虽然正确，但存在一个潜在问题：如果源CSV文件中有两行或多行具有相同的File Name字段值，那么后一行的数据将覆盖前一行的数据，因为每次循环都会重新打开并清空同名文件。此外，频繁地打开和关闭文件也可能影响性能。
为了解决这个问题，我们可以采用更高级的策略：
- 复用写入器: 使用一个字典来存储已经创建的csv.writer对象。当遇到一个已存在文件名的行时，直接使用字典中对应的写入器追加数据，而不是重新创建文件。
- 统一文件管理: 由于我们会打开多个文件并保持它们处于打开状态以供复用，我们需要一种机制来确保所有这些文件最终都能被正确关闭。contextlib.ExitStack是处理这种情况的理想工具。它允许你在一个with语句块中管理多个上下文管理器（如文件对象），并在with块结束时自动关闭所有被管理的资源。
健壮的解决方案示例：
import csv
import contextlib
source_csv_path = "//server2/shared/Data/TestExport.csv"
with open(source_csv_path, 'r', encoding='utf-8') as in_f:
# writers字典用于存储每个文件对应的csv.writer对象
# 键是文件名，值是对应的csv.writer实例
writers = {}
# 使用ExitStack来管理所有打开的文件对象
with contextlib.ExitStack() as stack:
reader = csv.DictReader(in_f)
for row in reader:
file_name = '{0}.csv'.format(row['FileName'])
# 尝试从writers字典中获取当前文件名的写入器
writer = writers.get(file_name)
# 如果该文件名的写入器尚未创建
if writer is None:
# 使用stack.enter_context()打开新文件。
# ExitStack会负责在with块结束时关闭此文件。
out_f = stack.enter_context(open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8'))
# 创建新的csv写入器并存储到writers字典中
writer = csv.writer(out_f)
writers[file_name] = writer
# （可选）为新创建的文件写入表头
# 如果不需要表头，可以删除下面这行
writer.writerow(['OrderNumber', 'Date'])
# 使用获取到的（或新创建的）写入器写入数据行
writer.writerow([row['Order Number'], row['Date']])
print("所有行已成功拆分并写入独立CSV文件，重复文件名的数据已追加。")4. 代码详解与注意事项
- contextlib.ExitStack: 这是一个强大的上下文管理器。通过stack.enter_context(resource)，你可以将任何上下文管理器（如open()返回的文件对象）注册到ExitStack中。当最外层的with contextlib.ExitStack() as stack:块结束时，无论以何种方式（正常退出、异常），ExitStack都会确保所有注册的资源按LIFO（后进先出）顺序被正确关闭。这避免了手动管理多个文件句柄的复杂性。
- writers 字典: 这个字典是实现写入器复用的关键。它将文件名映射到对应的csv.writer对象。当处理一行数据时，程序首先检查writers中是否已有该文件名的写入器。如果没有，就创建一个新的文件和写入器，并将其添加到字典中；如果已经存在，则直接使用已有的写入器进行写入。
- 可选的表头写入: 在if writer is None:块中，我们可以在文件首次被创建时写入一个表头（writer.writerow(['OrderNumber', 'Date'])）。这确保了每个新生成的CSV文件都有一个清晰的表头，并且表头只会被写入一次。如果不需要表头，可以删除这行代码。
- 编码（encoding='utf-8'）: 在打开文件时，显式指定编码是一个好习惯，尤其是处理包含非ASCII字符的数据时，utf-8是推荐的通用编码。
- 性能: 相比于每次循环都打开和关闭文件，使用ExitStack和写入器复用可以显著提高处理大量数据时的性能，因为它减少了文件I/O操作的开销。
总结
通过本教程，我们学习了如何使用Python的csv模块将一个CSV文件按行拆分为多个独立的CSV文件。从基础的csv.writer使用到更高级的contextlib.ExitStack和字典组合，我们解决了文件名冲突和资源管理问题，确保了数据拆分过程的准确性、健壮性和高效性。掌握这些技术将帮助你在处理CSV数据时更加灵活和专业。
