csv 文件读写乱码问题的一个简单解决方法

今天扼要总结一个处理csv文件乱码问题，读决方可能你有类似经历，写乱用excel打开一个csv文件，码问中文全部显示乱码。个简然后，单解手动用notepad++打开，读决方修改编码为utf-8并保存后，写乱再用excel打开显示正常。码问

今天使用Python，个简很少代码就能将上面过程自动化。单解首先，读决方导入3个模块：

# coding: utf-8 # @author: zhenguo # @date: 2020-12-16 # @describe: functions about automatic file processing import pandas as pd   import os  import chardet 

chardet 模块用于得到文件的写乱编码格式，高防服务器pandas 按照这个格式读取，码问然后保存为xlsx格式。个简

获取filename文件的单解编码格式：

def get_encoding(filename):     """     返回文件编码格式     """     with open(filename,rb) as f:         return chardet.detect(f.read())[encoding] 

保存为utf-8编码xlsx格式文件，支持csv, xls, xlsx 格式的文件乱码处理。需要注意，如果读入文件为csv格式，保存时要使用xlsx格式：

def to_utf8(filename):     """     保存为 to_utf-8     """     encoding = get_encoding(filename)     ext = os.path.splitext(filename)     if ext[1] ==.csv:         if gb in encoding or GB in encoding:             df = pd.read_csv(filename,engine=python,encoding=GBK)         else:             df = pd.read_csv(filename,engine=python,encoding=utf-8)         df.to_excel(ext[0]+.xlsx)     elif ext[1]==.xls or ext[1] == .xlsx:         if gb in encoding or GB in encoding:             df = pd.read_excel(filename,encoding=GBK)         else:             df = pd.read_excel(filename,encoding=utf-8)         df.to_excel(filename)     else:         print(only support csv, xls, xlsx format) 

上面函数实现单个文件转化，下面batch_to_utf8 实现目录 path 下所有后缀为ext_name文件的批量乱码转化：

def batch_to_utf8(path,ext_name=csv):     """     path下，后缀为 ext_name的香港云服务器乱码文件，批量转化为可读文件     """     for file in os.listdir(path):         if os.path.splitext(file)[1]==.+ext_name:             to_utf8(os.path.join(path,file)) 

调用：

if __name__ == __main__:   batch_to_utf8(.) # 对当前目录下的所有csv文件保存为xlsx格式,utf-8编码的文件 

文件读写时乱码问题，经常会遇到，相信今天这篇文章里的to_utf8，batch_to_utf8函数会解决这个问题，你如果后面遇到，不妨直接引用这两个函数尝试下。

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