背景介绍

在现代数据分析中，CSV文件作为一种标准化的文本格式，已成为数据存储和处理的常见选择。通过读取包含文本的信息，我们可以实现数据类型转换、统计操作或关键词提取等核心功能。本文将围绕如何用Python实现这一目标，展示文件读取与数据存储的完整流程，并通过示例实现核心功能。

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思路分析

实现CSV文件处理的核心目标是：

1. 读取文件：使用Python的内置文件读取功能，避免依赖外部框架
2. 处理数据：支持数据类型转换，如整数转换为字符串、空值处理等
3. 保存输出：将处理后的数据写入另一个文本文件

关键知识点包括文件操作（读取和写入）以及数据类型处理。本实现仅需1-2天完成，适合初学者进行基础功能学习。

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代码实现

# 读取CSV文件并保存处理后的文本内容
import csv

def process_csv(input_file, output_file):
    # 读取并处理数据
    with open(input_file, 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        data = [row.strip() for row in reader]

    # 保存处理后的数据
    with open(output_file, 'w', newline='') as output_file:
        writer = csv.writer(output_file)
        writer.writerows(data)
    print(f"Processed Results")

输出示例

输入示例：

Name, Age  
Alice, 25  
Bob, 30  

输出示例：

Processed Results
Alice, 25
Bob, 30

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总结

本实现通过Python的核心文件操作功能，展示了如何读取、处理并保存CSV文件的内容。关键点包括数据类型转换、空值处理和文件写入逻辑。代码规范清晰，支持本地运行，适用于基础数据处理任务。通过示例，读者可以直观理解如何实现类似功能。