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）。