我們在「【💊 Python的解憂錦囊】如何將dict轉成json並儲存」有介紹過如何將dict型態的資料轉換成json，除了json之外， 另一個耳熟能詳的資料交換格式就是csv了， 我們常常會將csv讀進來， 並使用預先設計的@dataclass來存放， 如此一來實際運行時， 更能夠貼近於我們開發時設計的類別，(feat.【🔒 Python 先修班】📄 請試著用dataclass來框住資料)，處理完畢後我們通常也會需要將資料再轉回csv格式，以下就會說明如何進行轉換。
情境概述
那換個情境來看看， 假設我們設計了一套資料擷取系統， 專門在擷取工作人員的基本資料， 而@dataclass我們設計如下:from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Person:
name: str
age: int
city: str
那我們假設已經有一批擷取的資料並轉成@dataclass時…
people = [
Person('john', 18, 'taipei'),
Person('jason', 23, 'yainan'),
# ...
]
怎麼轉？
我們根據上述情境了描述可以知道， 我們已經資料了， 那接下來就是轉換成csv， 相信大家心中一定有一個疑問， 啊不就csv.writer…， 直接一筆一筆輸出嗎？ 難道還有更高明的手法？ 其實並沒有所謂的最高明的手法， 只有最適用的方法， 我們的情境是希望@dataclass的內容原封不動的輸出， 也就是標頭的部份就等於@dataclass的欄位， 那可以怎麼做咧？
其實我們步驟很簡單， 分成兩個部份:
- 如何將@dataclass的欄位轉換成headers？
- 如何透過csv writer輸出@dataclass的類別內容？
以下的程式碼就涵蓋了我們的疑問， 因此我們可以這樣做…
import csv
with open('./test.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
headers = Person.__annotations__.keys()
# 建立輸出器並設定欄位
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=headers)
# 根據上述的欄位設定寫標頭
writer.writeheader()
# 將@dataclass轉換成Dict型態
rows = [person.__dict__ for person in people]
# 寫內容
writer.writerows(rows)
為什麼我們要使用DictWriter呢？ 因為class本身有「dict」這個屬性， 可以轉成字典型態， 因此我們可以透過這方式來進行轉換即可。 ref: https://docs.python.org/zh-tw/3/library/stdtypes.html#object.__dict__
接著我們來看看最終的輸出吧！
結語
軟體開發的過程中，程式與資料交換格式檔案、資料庫之間常常會需要互相轉換，而為了讓開發的過程中明確的定義資料內容，我們通常會使用@dataclass來框住資料，如此一來後續維護與使用會更加的明確，當然轉換的方法不只一種，甚至也有專門的套件框架在處理這個部分，而我們僅以最小的依賴，使用內建模組來完成這樣的簡易轉換，總之方法工具都在那邊了，我們要吸收的僅是解題的邏輯，剩下的就需要靈活運用的能力囉，這樣的能力其實也不難培養，我們每天學習一點點，持續一段時間後就能夠融會貫通，加油！
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