如何将CSV文件逐行读取为字典（纯Python，无需第三方模块）-Python教程

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在 Python 中，将 CSV 文件转换为结构化字典是常见需求——尤其当需要逐行处理表格数据，且希望每行都以可读性强的键值对形式呈现时。关键在于：分离表头行与数据行，并建立字段名（header）与字段值（value）之间的位置映射关系。以下方案完全基于 Python 内置功能（open()、next()、strip()、split() 和 zip()），简洁、高效、无依赖。

假设 data.csv 文件内容如下：

{'Name': 'Alice', 'Age': '28', 'City': 'Beijing'}{'Name': 'Bob', 'Age': '35', 'City': 'Shanghai'}{'Name': 'Charlie', 'Age': '22', 'City': 'Guangzhou'}

? 提示：若需将所有字典收集为列表（而非逐行打印），可初始化 result = []，并在循环内执行 result.append(row_dict)。

if not values or len(values) != len(headers): continue # 或抛出警告/异常

✅ 总结

本方案以最少代码实现了 CSV 到字典的精准映射，其本质是利用 zip() 的“并行迭代”特性完成键值对齐。它不仅解决了原始问题中“表头作键、单元格作值”的核心诉求，更体现了 Python 内置函数组合使用的优雅性。掌握这一模式，有助于深入理解数据解析的底层逻辑，也为后续学习 pandas 或 csv.DictReader 打下坚实基础。

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