在Python编程中，处理数据文件，尤其是CSV和XLSX格式的文件，是常见的任务。CSV（Comma Separated Values）文件通常用于存储表格数据，而XLSX是Microsoft Excel的现代文件格式。Python提供了方便的库来读取这两种文件类型。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python3读取CSV和XLSX文件。
对于CSV文件，Python的标准库`csv`提供了解析和生成CSV文件的功能。以下是一个简单的读取CSV文件的示例：
```python
import csv
def fileload_csv(filename = '待读取.csv'):
with open(filename, mode='r', encoding='utf-8') as csvfile:
data = csv.reader(csvfile)
dataset = []
for row in data:
dataset.append(row)
return dataset
```
在这个例子中，`csv.reader()`函数被用来读取文件中的每一行，并将它们作为列表添加到`dataset`中。`with open()`语句确保文件在使用后会被正确关闭，即使在处理过程中发生异常。
接下来，对于XLSX文件，我们需要使用第三方库`xlrd`，它允许Python读取Excel文件。安装`xlrd`可以使用pip命令：
```
pip install xlrd
```
然后，你可以使用以下代码读取XLSX文件：
```python
import xlrd
def fileload_xlsx(filename = '待读取.xlsx'):
dataset = []
workbook = xlrd.open_workbook(filename)
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个工作表
for row in range(sheet.nrows):
dataset.append(sheet.row_values(row))
return dataset
```
在这个示例中，`xlrd.open_workbook()`打开文件，`sheet_by_index(0)`获取第一个工作表，然后`row_values(row)`返回指定行的所有单元格值。
需要注意的是，这两个函数都返回一个二维列表，其中每个子列表代表文件中的一个行。这意味着你可以很容易地遍历这些数据，进行数据分析或转换。
在实际应用中，你可能还需要处理其他复杂情况，例如处理不同编码的文件、选择特定列、处理日期和时间格式等。`csv`库提供了`DictReader`类，可以将每行数据解析为字典，方便按键访问；而对于XLSX文件，如果你需要写入或者修改数据，可以考虑使用`openpyxl`库，它提供了更丰富的功能。
Python3通过内置的`csv`库和第三方库`xlrd`，为处理CSV和XLSX文件提供了强大的工具。这些工具使得数据读取变得简单，为后续的数据分析和处理奠定了基础。在进行数据操作时，了解并熟练使用这些库将大大提升你的工作效率。
