本文介绍一种简洁可靠的python方法，用于逐行读取目标数字列表，精准匹配csv文件中任意字段包含该数字的整行，并输出匹配结果及保存到独立文件。
在处理类似“从 numberstofind.txt 中读取多个数值（如 -49, -56, -62），并在 midvalues1.csv 文件中查找任一列包含该数值的完整行”这类任务时，原始代码存在几个关键问题：
- 仅读取了 numberstofind.txt 的第一行（fp.readline()），后续数字需重复打开文件并手动索引，易出错且不可扩展；
- 字符串匹配使用 if data in line，但未去除换行符和空行，导致 -56\n 无法匹配 CSV 行中的 -56；
- 直接用 re.search(dt, line) 失败，是因为 dt 包含尾部换行符（如 '-56\n'），而正则不会自动忽略空白；
- 多次嵌套 open(...) 和硬编码文件名（如 "ident1.txt"），缺乏通用性与可维护性。
✅ 推荐方案：使用 csv.reader + 列级精确匹配
以下为优化后的完整实现：
import csv
# 步骤1：安全读取待搜索数字（自动过滤空行和空白）
with open("numberstofind.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
search_numbers = [line.strip() for line in f if line.strip()]
# 步骤2：对每个数字，在CSV中逐行、逐单元格检查是否出现
for idx, num in enumerate(search_numbers, start=1):
found = False
with open("midvalues1.csv", "r", encoding="utf-8") as csv_file:
reader = csv.reader(csv_file)
for row in reader:
# 检查该数字是否作为子串出现在任意单元格中（适用于简单场景）
if any(num in cell for cell in row):
matched_line = ",".join(row)
print(matched_line)
print(f"Found {num}!")
# 保存匹配行到 ident{idx}.txt
with open(f"ident{idx}.txt", "w", encoding="utf-8") as out_f:
out_f.write(matched_line + "\n")
found = True
break # 找到首个匹配即停止（如需全部匹配，移除此行）
if not found:
print(f"Data '{num}' not found!")? 关键改进说明：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- ✅ line.strip() 清除每行首尾空白（包括 \n），确保 -56 不带换行符参与匹配；
- ✅ csv.reader 正确解析 CSV 格式（支持逗号、引号等转义），避免用 in line 导致跨字段误匹配（如 -49 错配 1490）；
- ✅ any(num in cell for cell in row) 在每个字段内独立匹配，更安全（若需完全相等，可改为 num == cell）；
- ✅ 使用 enumerate(..., start=1) 自动编号输出文件，逻辑清晰、易于扩展；
- ✅ 统一添加 encoding="utf-8" 防止中文或特殊字符报错（强烈建议始终显式指定编码）。
⚠️ 注意事项：
- 若 CSV 中数字可能被空格包围（如 "-56 "），建议在匹配前对 cell.strip()：any(num == cell.strip() for cell in row) 实现精确值匹配；
- 若需区分整数边界（避免 -56 匹配 -156 或 56），应改用正则：re.search(rf'(^|[^-\d]){re.escape(num)}([^-\d]|$)', cell)；
- 对大型 CSV 文件，可先将 search_numbers 转为 set 提升查找效率，但本例中数量少，无需过度优化。
此方法结构清晰、容错性强，适合初学者理解并快速复用——只需替换两个文件名，即可完成任意文本关键词到CSV行的批量定位与导出。
