优点：速度快，方便。
在c#中读取csv文件可以使用OLEDB当作数据库来读取，或者一行行的读取，然后使用正则表达式进行解析。使用oledb一般情况下也比较方便，但是效率不是很好，特别是csv文件很大的情况下。如果一行行的读取，对数据字段进行拆分是个难题，一般情况下使用英文逗号就可以了，但是很多情况下字段的内容也都包含了逗号，还有可能一条数据要占用多行。今天推荐一个别人封装好的csv读取类库：CSVReader，可以快速方便的处理csv数据。
类库作者开发这个程序经历了很多年了，最近还在更新中。点击下面的地址到官方网站：
http://www.codeproject.com/KB/database/CsvReader.aspx
这个程序的最大特点是速度快，按照作者的说法比使用OLEDB和正则表达式的方法大约快15倍，而且内存使用较少。举一个例子，在CPU P4 3.0 GHz, 内存1024 MB的电脑上，一个45M的csv文件，145个字段，5万条记录，用时大约1.5秒，每秒钟处理大约30M数据。当然肯定不是每次都这么快，影响的因素比较多，咱也不要较真。
这个程序还有一个特点是可以处理多行数据，前提是数据必须引用起来。
这个程序本质上也是按行读取的，在读取的时候会为当前记录保存一个字段缓存。作者还提供了一个类CachedCsvReader会将csv文件内容全部缓存到内存，然后从缓存中读取。
说了这么多，看看例子吧：
1、基本用法
using System.IO;
using LumenWorks.Framework.IO.Csv;
void ReadCsv()
{
// 打开"data.csv" ，这个csv文件应该有一个标题行
using (CsvReader csv =
new CsvReader(newStreamReader("data.csv"),true))
//中文文件的处理！！！ CsvReader csv = new CsvReader(new StreamReader(fileLocation, Encoding.Default, true), true);
{
//字段数量
int fieldCount = csv.FieldCount;
//标题数组
string[] headers = csv.GetFieldHeaders();
//只进的游标读取
while (csv.ReadNextRecord())
{
//遍历列
for (inti = 0; i < fieldCount; i++)
Console.Write(string.Format("{0} = {1};",
headers[i], csv[i]));
Console.WriteLine();
}
}
}2、简单数据绑定（ASP.NET）
using System.IO;
using LumenWorks.Framework.IO.Csv;
void ReadCsv()
{
// 打开"data.csv" ，这个csv文件应该有一个标题行
using (CsvReader csv =new CsvReader(
new StreamReader("data.csv"),true))
{
myDataRepeater.DataSource = csv;
myDataRepeater.DataBind();
}
}对于DataGrid和GridView不能使用，原因是效率问题和控件的内部机制无法满足。具体说明看上边提供的网址。
3、复杂数据绑定（Windows Forms）
using System.IO;
using LumenWorks.Framework.IO.Csv;
void ReadCsv()
{
// 打开"data.csv" ，这个csv文件应该有一个标题行
using(CachedCsvReader csv = new
CachedCsvReader(newStreamReader("data.csv"),true))
{
// 字段 标题将自动作为列的名称
myDataGrid.DataSource = csv;
}
}4、自定义错误处理
using System.IO;
using LumenWorks.Framework.IO.Csv;
void ReadCsv()
{
// 打开"data.csv" ，这个csv文件应该有一个标题行
using(CsvReader csv = new CsvReader(
newStreamReader("data.csv"),true))
{
// 丢失的字段将不会抛出异常，而被当作一个null值处理
csv.MissingFieldAction = MissingFieldAction.ReplaceByNull;
// 丢失的字段将不会抛出异常，而被当作一个null值处理
//csv.MissingFieldAction = MissingFieldAction.ReplaceByEmpty;
intfieldCount = csv.FieldCount;
string[] headers = csv.GetFieldHeaders();
while(csv.ReadNextRecord())
{
for(int i = 0; i < fieldCount; i++)
Console.Write(string.Format("{0} = {1};",
headers[i],
csv[i] ==null ? "MISSING": csv[i]));
Console.WriteLine();
}
}
}5、自定义错误触发事件
using System.IO;
using LumenWorks.Framework.IO.Csv;
void ReadCsv()
{
// open the file "data.csv" which is a CSV file with headers
using(CsvReader csv = new CsvReader(
newStreamReader("data.csv"),true))
{
// 格式化字段出错时，触发事件csv_ParseError
csv.DefaultParseErrorAction = ParseErrorAction.RaiseEvent;
csv.ParseError +=new ParseErrorEventHandler(csv_ParseError);
intfieldCount = csv.FieldCount;
string[] headers = csv.GetFieldHeaders();
while(csv.ReadNextRecord())
{
for(int i = 0; i < fieldCount; i++)
Console.Write(string.Format("{0} = {1};",
headers[i], csv[i]));
Console.WriteLine();
}
}
}
void csv_ParseError(objectsender, ParseErrorEventArgs e)
{
// 如果错误是字段不存在，则跳转到下一行
if(e.Error is MissingFieldCsvException)
{
Console.Write("--MISSING FIELD ERROR OCCURRED");
e.Action = ParseErrorAction.AdvanceToNextLine;
}
}使用起来还是挺方便的，赶紧试试吧。
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