Python处理csv文件时，经常需要跳过第一行表头读取文件内容。下面是正常读取的代码。

import csv
with open('表格/2019-04-01.csv', 'r') as read_file:
    reader = csv.reader(read_file)
    for row in reader:
        print(row)
如果需要跳过第一行，可以每次判断行数是否为1。但这样写的代码执行效率偏低，因为每次都需要判断当前的行号。
 
使用Python提供的itertools工具，我们可以避免此类问题。itertools的目的就是为了提搞looping的效率。
 
修改后的代码如下：
 
import csv
from itertools import islice
with open('表格/2019-04-01.csv', 'r') as read_file:
    reader = csv.reader(read_file)
    for row in islice(reader, 1, None):
        print(row)
                    Python处理csv文件时，经常需要跳过第一行表头读取文件内容。下面是正常读取的代码。import csvwith open('表格/2019-04-01.csv', 'r') as read_file:    reader = csv.reader(read_file)    for row in reader:        print(row)如果需要跳过第一行，可以每次判断行数是否为1。但这样写的代码执行效率偏低，因为每次都需要判断当前的行号。使用Python提供的iter
				
参考https://blog.csdn.net/vernice/article/details/46501885
from itertools import islice
input_file = open("C:\\Python34\\test.csv")
for line in islice(input_file, 1, None):
	do_readline()
I was choosing a new credit card and was between two options. One of them offered cash back on all purchases. The other offered
				
1、新建xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:shape="oval"
    android:useLevel="false">
    <solid android:color="@color/color_EE6911" />
				
Python可以使用内置的csv模块来读取和处理CSV文件。以下是一个简单的示例，演示如何使用csv模块读取一个名为"data.csv"的文件：
```python
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)
在上面的示例中，使用了Python的`open()`函数打开一个名为"data.csv"的文件，并将其作为第一个参数传递给`csv.reader()`函数。读取的结果是一个包含CSV文件内容的迭代器，可以使用`for`循环遍历每一行并打印出来。
如果你想指定CSV文件中的某些特定列或跳过一些列，可以使用`csv.reader()`函数的可选参数`delimiter`和`quotechar`。`delimiter`参数指定列之间的分隔符，默认为逗号。`quotechar`参数指定包围每个字段的引号字符，默认为双引号。
例如，以下代码演示了如何使用逗号作为分隔符，并跳过第一行的标题行：
```python
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file, delimiter=',', quotechar='"')
    next(csv_reader)  # skip header row
    for row in csv_reader:
        print(row)
除了`csv.reader()`函数，还有其他一些用于读取和处理CSV文件的Python库，如pandas、numpy等。这些库提供了更高级的功能，如数据过滤、转换和聚合。