将csv数据转换为dict，而无需将文件写入磁盘

Question

下面是我的场景：我有一个zip文件，我正在用requests下载到内存中，而不是写一个文件。我正在将数据解压缩到一个名为myzipfile的对象中。zip文件中有一个csv文件。我想把每一行csv数据转换成一个字典。这是我到目前为止所拥有的

import csv
from io import BytesIO
import requests

# other imports etc. 

        r = requests.get(url=fileurl, headers=headers, stream=True)
        filebytes = BytesIO(r.content)

        myzipfile = zipfile.ZipFile(filebytes)
        for name in myzipfile.namelist():  
            mycsv = myzipfile.open(name).read()
            for row in csv.DictReader(mycsv):  # it fails here.
                print(row)

错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib64/python3.7/csv.py", line 98, in fieldnames
    self._fieldnames = next(self.reader)
_csv.Error: iterator should return strings, not int (did you open the file in text mode?)

看起来csv.DictReader(mycsv)需要一个文件对象而不是原始数据。如何将mycsv对象数据(<class 'bytes'>)中的行转换为字典列表？我试图在不将文件写入磁盘和直接从内存中的csv对象工作的情况下实现这一点

Answer 1

dict_list = [] # a list
reader = csv.DictReader(open('yourfile.csv', 'rb'))
for line in reader: # since we used DictReader, each line will be saved as a dictionary
 dict_list.append(line)

Answer 2

DictReader需要一个文件或类似文件的对象：我们可以通过将压缩后的文件加载到io.StringIO实例中来满足这个期望

请注意StringIO期望其参数为str，但从zipfile读取文件返回bytes，因此必须对数据进行解码。本例假设csv最初是使用本地系统的默认编码进行编码的。如果不是这样，则必须将正确的编码传递给decode()

for name in myzipfile.namelist():
    data = myzipfile.open(name).read().decode()
    mycsv = io.StringIO(data)
    reader = csv.DictReader(mycsv)
    for row in reader:
        print(row)