我已经为。net编写了TinyCsvParser，它是目前最快的。net解析器之一，并且高度可配置，可以解析几乎任何CSV格式。

它在MIT许可下发布:

https://github.com/bytefish/TinyCsvParser

你可以使用NuGet来安装它。在包管理器控制台中运行以下命令。

PM> Install-Package TinyCsvParser

使用

假设我们在CSV文件Persons . CSV中有一个person列表，包含他们的名字、姓氏和生日。

FirstName;LastName;BirthDate
Philipp;Wagner;1986/05/12
Max;Musterman;2014/01/02

系统中相应的域模型可能是这样的。

private class Person
{
    public string FirstName { get; set; }
    public string LastName { get; set; }
    public DateTime BirthDate { get; set; }
}

当使用TinyCsvParser时，您必须定义CSV数据中的列和域模型中的属性之间的映射。

private class CsvPersonMapping : CsvMapping<Person>
{

    public CsvPersonMapping()
        : base()
    {
        MapProperty(0, x => x.FirstName);
        MapProperty(1, x => x.LastName);
        MapProperty(2, x => x.BirthDate);
    }
}

然后，我们可以使用映射使用CsvParser解析CSV数据。

namespace TinyCsvParser.Test
{
    [TestFixture]
    public class TinyCsvParserTest
    {
        [Test]
        public void TinyCsvTest()
        {
            CsvParserOptions csvParserOptions = new CsvParserOptions(true, new[] { ';' });
            CsvPersonMapping csvMapper = new CsvPersonMapping();
            CsvParser<Person> csvParser = new CsvParser<Person>(csvParserOptions, csvMapper);

            var result = csvParser
                .ReadFromFile(@"persons.csv", Encoding.ASCII)
                .ToList();

            Assert.AreEqual(2, result.Count);

            Assert.IsTrue(result.All(x => x.IsValid));

            Assert.AreEqual("Philipp", result[0].Result.FirstName);
            Assert.AreEqual("Wagner", result[0].Result.LastName);

            Assert.AreEqual(1986, result[0].Result.BirthDate.Year);
            Assert.AreEqual(5, result[0].Result.BirthDate.Month);
            Assert.AreEqual(12, result[0].Result.BirthDate.Day);

            Assert.AreEqual("Max", result[1].Result.FirstName);
            Assert.AreEqual("Mustermann", result[1].Result.LastName);

            Assert.AreEqual(2014, result[1].Result.BirthDate.Year);
            Assert.AreEqual(1, result[1].Result.BirthDate.Month);
            Assert.AreEqual(1, result[1].Result.BirthDate.Day);
        }
    }
}

用户指南

完整的用户指南可在以下网址查阅:

http://bytefish.github.io/TinyCsvParser/

前段时间我写了一个基于微软的CSV读写简单类。VisualBasic图书馆。使用这个简单的类，您将能够像使用二维数组一样使用CSV。你可以通过以下链接找到我的课程:https://github.com/ukushu/DataExporter

用法的简单例子:

Csv csv = new Csv("\t");//delimiter symbol

csv.FileOpen("c:\\file1.csv");

var row1Cell6Value = csv.Rows[0][5];

csv.AddRow("asdf","asdffffff","5")

csv.FileSave("c:\\file2.csv");

对于读取头，你只需要读取csv。行[0]单元格:)

CsvHelper(我维护的一个库)将把CSV文件读入自定义对象。

using (var reader = new StreamReader("path\\to\\file.csv"))
using (var csv = new CsvReader(reader, CultureInfo.InvariantCulture))
{
    var records = csv.GetRecords<Foo>();
}

有时候你并不拥有你想读的对象。在这种情况下，您可以使用流畅映射，因为您不能将属性放在类上。

public sealed class MyCustomObjectMap : CsvClassMap<MyCustomObject>
{
    public MyCustomObjectMap()
    {
        Map( m => m.Property1 ).Name( "Column Name" );
        Map( m => m.Property2 ).Index( 4 );
        Map( m => m.Property3 ).Ignore();
        Map( m => m.Property4 ).TypeConverter<MySpecialTypeConverter>();
    }
}

在商业应用中，我使用codeproject.com上的开源项目，CSVReader。

它工作良好，具有良好的性能。我提供的链接上有一些基准测试。

一个简单的例子，从项目页面复制:

using (CsvReader csv = new CsvReader(new StreamReader("data.csv"), true))
{
    int fieldCount = csv.FieldCount;
    string[] headers = csv.GetFieldHeaders();

    while (csv.ReadNextRecord())
    {
        for (int i = 0; i < fieldCount; i++)
            Console.Write(string.Format("{0} = {1};", headers[i], csv[i]));

        Console.WriteLine();
    }
}

如你所见，这很容易处理。

对于较小的CSV输入数据，LINQ是完全足够的。 以以下CSV文件内容为例:

schema_name、描述utype “IX_HE”、“高能量数据”,“x” “III_spectro”、“Spectrosopic数据”、“d” “VI_misc”、“杂”、“f” “vcds1”，“目录只在cd上提供”，“d” “J_other”，“其他期刊发表的文章”，“b”

当我们将整个内容读入一个名为data的字符串时，则

using System;
using System.IO;
using System.Linq;

var data = File.ReadAllText(Path2CSV);

// helper split characters
var newline = Environment.NewLine.ToCharArray();
var comma = ",".ToCharArray();
var quote = "\"".ToCharArray();

// split input string data to lines
var lines = data.Split(newline);

// first line is header, take the header fields
foreach (var col in lines.First().Split(comma)) {
    // do something with "col"
}

// we skip the first line, all the rest are real data lines/fields
foreach (var line in lines.Skip(1)) {
    // first we split the data line by comma character
    // next we remove double qoutes from each splitted element using Trim()
    // finally we make an array
    var fields = line.Split(comma)
        .Select(_ => { _ = _.Trim(quote); return _; })
        .ToArray();
    // do something with the "fields" array
}

如果你只需要读取csv文件，那么我推荐这个库:一个快速csv阅读器 如果你还需要生成csv文件，那么使用FileHelpers

它们都是免费和开源的。