csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格

就可以存储为csv文件，文件内容是：

No.,Name,Age,Score

1,Apple,12,98

2,Ben,13,97

3,Celia,14,96

4,Dave,15,95

假设上述csv文件保存为"A.csv"，如何用Python像操作Excel一样提取其中的一行，也就是一条记录，利用Python自带的csv模块，有2种方法可以实现：

方法一：reader

第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如csv文件），能返回一个生成器，就可以从其中解析出csv的内容：比如下面的代码可以读取csv的全部内容，以行为单位：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
  reader = csv.reader(csvfile)
  rows = [row for row in reader]
print rows

得到：

[['No.', 'Name', 'Age', 'Score'],

['1', 'Apple', '12', '98'],

['2', 'Ben', '13', '97'],

['3', 'Celia', '14', '96'],

['4', 'Dave', '15', '95']]

要提取其中第二行，可以用下面的代码：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
  reader = csv.reader(csvfile)
  for i,rows in enumerate(reader):
    if i == 2:
    row = rows
print row 

得到：

['2', 'Ben', '13', '97']

这种方法是通用的方法，要事先知道行号，比如Ben的记录在第2行，而不能根据'Ben'这个名字查询。这时可以采用第二种方法：

方法二：DictReader

第二种方法是使用DictReader，和reader函数类似，接收一个可迭代的对象，能返回一个生成器，但是返回的每一个单元格都放在一个字典的值内，而这个字典的键则是这个单元格的标题（即列头）。用下面的代码可以看到DictReader的结构：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
  reader = csv.DictReader(csvfile)
  rows = [row for row in reader]
print rows

得到：

[{'Age': '12', 'No.': '1', 'Score': '98', 'Name': 'Apple'},

{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'},

{'Age': '14', 'No.': '3', 'Score': '96', 'Name': 'Celia'},

{'Age': '15', 'No.': '4', 'Score': '95', 'Name': 'Dave'}]

如果我们想用DictReader读取csv的某一列，就可以用列的标题查询：

import csv
with open('A.csv','rb') as csvfile:
  reader = csv.DictReader(csvfile)
  for row in reader:
    if row['Name']=='Ben':
    print row

就得到：

{'Age': '13', 'No.': '2', 'Score': '97', 'Name': 'Ben'}

可见，DictReader很适合读取csv的的行（记录）。