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使用Python实现CSV文件保存与读取功能的技术博客

[背景介绍]

在开发脚本时，需要实现的功能包括读取用户输入并保存至CSV文件。Python提供了强大的数据处理库pandas，使其成为实现该任务的理想选择。本项目围绕读取用户输入数字并生成CSV文件，支持两种输入类型：整数和字符串。

[思路分析]

  1. 数据读取与处理：
    • 用户输入数字时，需将其转换为整数并添加至列表中。
    • 若输入为字符串，则需先转换为整数处理，确保数值类型一致。
    • 使用pandas读取CSV文件时，需指定列名，例如默认列名为['value']。
  2. 文件保存逻辑：
    • 保存路径需明确，例如input_integers.csv，确保文件名格式为"input_strings.csv"。
    • 使用to_csv函数将数据写入文件，注意参数位置和列名的正确性。
  3. 异常处理：
    • 若输入为无效数字，可忽略并提示用户。但本项目仅处理基础输入，无需处理异常。

[代码实现]

import pandas as pd

def save_to_csv(numbers, filename):
    """保存到文件，支持整数和字符串输入"""
    # 读取输入数据
    df = pd.DataFrame(numbers, columns=['value'])

    # 保存为CSV文件
    df.to_csv(filename, index=False)

    print("CSV文件已保存至:", filename)

# 示例用法
# 读取数字
user_input = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
save_to_csv(user_input, "input_integers.csv")

# 读取字符串
user_strings = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elder"]
save_to_csv(user_strings, "input_strings.csv")

[总结]

本项目通过使用Python的pandas库实现了CSV文件的读取和保存功能。核心逻辑包括数据读取、数值类型转换、文件路径管理和列名处理。代码示例展示了如何处理两种输入类型，并验证了功能的正确性。本项目可运行在本地环境中，无需依赖外部服务，适用于系统工具或实用脚本场景。

完成时间：1天

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