读取csv文件：
import csv#打开文件，用with打开可以不用去特意关闭file了，python3不支持file()打开文件，只能用open()with open("XXX.csv","r",encoding="utf-8") as csvfile: #读取csv文件，返回的是迭代类型 read = csv.reader(csvfile) for i in read: print(i)
存为csv文件：
1 import csv2 with open("XXX.csv","w",newline="") as datacsv:3 #dialect为打开csv文件的方式，默认是excel，delimiter="\t"参数指写入的时候的分隔符4 csvwriter = csv.writer(datacsv,dialect = ("excel"))5 #csv文件插入一行数据，把下面列表中的每一项放入一个单元格（可以用循环插入多行）6 csvwriter.writerow(["A","B","C","D"])
说明：csv模块还有DictReader和DictWriter可以用来读写，返回的是字典的类型，不过这两个方法我没用过，有兴趣的可以自己看看。
jieba分词
1分词
jieba.cut方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
jieba.cut_for_search方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用
jieba.lcut以及jieba.lcut_for_search直接返回 list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT)新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
# encoding=utf-8
import jieba
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式
seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))
seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))
