C# 快速 CSV 讀取器：使用 IronXL 簡化 CSV 處理

在 .NET 應用程式中有效率地讀取 CSV 檔案。

在 .NET 應用程式中，從資料遷移專案到每天解析數千筆記錄的報表系統，有效率地讀取 CSV 檔案是一項常見的需求。 開發人員需要一個 CSV 函式庫，能讓他們在幾分鐘內從逗號分隔的原始資料轉換成可用的物件，而不是花費幾個小時進行設定和除錯。

IronXL 提供的正是這樣的功能，快速、直覺的 CSV 處理方式，消除了通常與試算表操作相關的複雜性。 只需幾行程式碼，任何 CSV 檔案就能成為可供分析、轉換或資料庫儲存的可行資料結構。 無需安裝 Microsoft Office、無需複雜的設定，以及從 Windows 到 Linux 到雲端部署的完整跨平台支援。 這個經過實戰考驗的函式庫可以處理從簡單的資料檔案到複雜的企業工作流程等各種問題。

如何使用 CSV 函式庫在 C# 中快速讀取 CSV 檔案？ 在 C# 中讀取 CSV 資料的最快路徑，從 [WorkBook.LoadCSV](/csharp/excel/object-reference/api/IronXL.WorkBook.html) 方法開始。 此單一方法呼叫可處理檔案載入、解析每一行，並自動建立結構，傳回一個功能完整的工作簿物件，以備資料存取。 與手動建立新的 `StreamReader` 並自行處理每一行不同，此方法會在內部處理整個解析工作流程。 ```cs using IronXL; // Load CSV file directly into a workbook WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("sales_data.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX); // Access the default worksheet containing CSV data WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet; // Read specific cell values string customerName = sheet["A2"].StringValue; decimal orderTotal = sheet["D2"].DecimalValue; // Iterate through all data rows foreach (var row in sheet.Rows) { Console.WriteLine($"Row {row.RowNumber}: {row.Columns[0].Value}"); } ``` 本代碼示範了使用 IronXL 讀寫 CSV 作業的核心工作流程。 `LoadCSV` 方法接受檔案名稱和可選的格式規範，會自動偵測逗號分隔符，並將每個欄位值解析至對應的儲存格。 解析器預設將第一行視為標頭資料，使列名可立即存取。 ### 輸入 。 ### 輸出 。 `DefaultWorkSheet` 屬性可立即存取解析後的資料，無須瞭解工作表名稱或索引。 從那裡，可以使用熟悉的 Excel 式尋址 (A2、B5) 或使用 `foreach` 環路透過行和列迭代擷取儲存格數值。 對開發人員而言，這種方法的顯著高效之處在於消除了模板程式碼。 不需要流管理，不需要在每一行新行上進行手動分割操作，也不需要定義配置類別。您不需要寫 `var reader = new StreamReader(path)` 或手動處理 `string line` 變數。 工作簿物件處理所有內部複雜性，同時揭露直覺的 API，反映試算表自然運作的方式。 類型化的值存取器（[StringValue](/csharp/excel/object-reference/api/IronXL.Cell.html)、`DecimalValue`、`IntValue`、`DateTimeValue`）會自動將單元組內容轉換為適當的 .NET 類型，節省額外的解析步驟，否則會使您的程式碼變得雜亂無章。 每條記錄均可立即使用，無需手動類型轉換。

在讀取/寫入 CSV 檔案時，如何處理不同的 CSV 分隔符？ 現實世界中的 CSV 檔案很少遵循單一標準。 歐洲系統通常使用分號作為分隔符（因為逗號可作為十進制分隔符），而制表符分隔值 (TSV) 檔案在科學和傳統應用程式中很常見。 IronXL 透過 `listDelimiter` 參數處理這些變化，支援任何字元或字串作為分隔符。 ```cs using IronXL; // Load semicolon-delimited CSV (common in European formats) WorkBook europeanData = WorkBook.LoadCSV("german_report.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: ";"); // Load tab-separated values file WorkBook tsvData = WorkBook.LoadCSV("research_data.tsv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: "\t"); // Load pipe-delimited file (common in legacy systems) WorkBook pipeData = WorkBook.LoadCSV("legacy_export.csv", fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, listDelimiter: "|"); // Access data identically regardless of original delimiter WorkSheet sheet = europeanData.DefaultWorkSheet; Console.WriteLine($"First value: {sheet["A1"].Value}"); ``` `listDelimiter` 參數可接受任何字串值，提供幾乎任何分隔符或序列的彈性。 一旦載入後，不論原始檔案格式為何，都可以透過相同的 API 來存取資料，從而在不同的資料來源中創造一致的開發體驗。 ### 輸入 。 ### 輸出 。 這種分隔符的靈活性在企業環境中特別有價值，因為在這種環境中，資料來自具有不同匯出慣例的多個系統。 單一程式碼庫可以處理來自德國 ERP 系統 (分號分隔)、美國 CRM 匯出 (逗號分隔) 以及 Unix 型分析工具 (制表符分隔) 的檔案，而無需修改核心處理邏輯。 `WorkBook.LoadCSV`方法還能處理邊緣情況，例如字段值周圍包含分隔符號的雙引號，即使 CSV 資料在個別值中包含逗號或分號，也能確保精確的解析。 轉義字元處理遵循 RFC 4180 標準，妥善管理跨多行或包含特殊字符的欄位。 行結尾的變化（Windows CRLF vs Unix LF）會被自動偵測和處理，因此您不需要擔心下一行的字元格式。 對於有編碼變化的檔案，IronXL 會自動偵測常見的編碼，包括 UTF-8 和 UTF-16，不過在需要時也可以指定特定的編碼，以達到傳統檔案的相容性。

如何將 CSV 資料轉換為 DataTable？ 資料庫作業經常需要 DataTable 格式的 CSV 資料，以便進行大量插入、LINQ 查詢或綁定到資料感知控制項。 [ToDataTable](/csharp/excel/object-reference/api/IronXL.WorkSheet.html)方法只需一次呼叫，即可將工作表資料直接轉換為 `System.Data.DataTable` 物件，而無需手動建立新的 List 或陣列結構。 ```cs using IronXL; using System.Data; // Load CSV and convert to DataTable WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("customers.csv", ExcelFileFormat.XLSX); WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet; // Convert worksheet to DataTable (first row becomes column headers) DataTable customerTable = sheet.ToDataTable(true); // Access data using standard DataTable operations foreach (DataRow row in customerTable.Rows) { Console.WriteLine($"Customer: {row["Name"]}, Email: {row["Email"]}"); } // Use with LINQ for filtering and transformation var activeCustomers = customerTable.AsEnumerable() .Where(r => r.Field("Status") == "Active") .ToList(); // Get row count for validation int totalCount = customerTable.Rows.Count; Console.WriteLine($"Processed {totalCount} customer records"); ``` `ToDataTable` 方法透過自動將工作表列映射為 DataTable 列，簡化了轉換過程。 當 `useFirstRowAsColumnHeaders` 設定為 true 時，第一行的值會成為列名稱，使欄位可以透過名稱而非索引直覺地存取。 準確保留行數和每列陣列的長度。 在資料庫匯入工作流程中，此整合功能尤其強大。 所產生的 DataTable 可直接與 `SqlBulkCopy` 搭配使用，以進行高效能的 SQL Server 插入，也可綁定至 `DataGridView` 控件，以立即進行可視化。 熟悉的 DataTable API 意指處理資料庫查詢結果的現有程式碼無須修改即可處理 CSV 資料。 轉換時盡可能保留資料類型，IronXL 會從底層的儲存格值推斷數值、日期和文字類型。 此自動類型推斷功能可減少處理原始 CSV 字串時通常需要的手動解析工作。 請注意，欄位中的重複值會被有效率地處理，不會造成重複開銷。

如何將 CSV 轉換為 Excel 格式？ IronXL.Excel 的特色功能之一是 CSV 和 Excel 檔案之間的無縫格式轉換。 這種統一的方法意味著 CSV 資料可以使用格式化、公式和多個工作表進行增強，然後儲存為適當的 Excel 工作簿 - 所有這些都在同一個程式碼庫中。 這個優秀的函式庫可同時處理 CSV 檔案的讀取與寫入，以及 Excel 作業。 ```cs using IronXL; // Load CSV data WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("quarterly_sales.csv", ExcelFileFormat.XLSX); WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet; // Add formatting to make the data more presentable sheet["A1:D1"].Style.Font.Bold = true; sheet["A1:D1"].Style.SetBackgroundColor("#4472C4"); // Add a formula to calculate totals sheet["E2"].Formula = "=SUM(B2:D2)"; // Save as Excel format workbook.SaveAs("quarterly_sales_formatted.xlsx"); // Or save back to CSV if needed workbook.SaveAsCsv("quarterly_sales_processed.csv"); ``` 此程式碼範例說明 IronXL 有別於其他程式庫的雙向工作流程。 CSV 資料會載入工作簿結構中，獲得 Excel 功能，例如 [ 單元格樣式](/csharp/excel/how-to/cell-font-size/) 和 [ 公式](/csharp/excel/how-to/edit-formulas/)，然後根據下游需求匯出為任一格式。 您可以從原始資料建立精緻的報告，而無需在不同的工具之間切換。 ### 輸入 。 ### 輸出 。 `SaveAs` 方法可根據檔案副檔名智慧地判斷輸出格式，支援 XLSX、XLS、CSV、TSV、JSON 和 XML 匯出。 這種彈性意味著單一匯入程序可以提供多種輸出管道 - 也許可以提供 Excel 報告給管理階層，並提供 CSV 摘要給其他系統。 您也可以根據需要取代現有檔案或建立新的輸出檔案。 除了格式轉換之外，此工作流程還能實現資料豐富化的方案，將原始 CSV 摘要轉換成具有一致品牌、計算欄位和正確欄位格式的精確 Excel 報告 - 所有這些都是程式化產生，無須手動 Excel 工作。 [可用的樣式屬性](/csharp/excel/how-to/background-pattern-color/)包括字型格式、單元格背景、邊框、數字格式和對齊設定，當以 Excel 輸出為目標時，可完全控制最終的呈現方式。 將 CSV 檔案寫回，保留資料的完整性，同時剔除格式化以達到乾淨的交換。 ## 如何高效處理大型 CSV 檔案？ 處理具有數十萬或數百萬行的 CSV 檔案需要周到的記憶體管理。 IronXL 提供處理大型資料集的實用方法，同時維持簡單直接的 API 以加速開發。 透過分批處理資料來降低記憶體壓力，而非一次載入所有內容。 快速 CSV 閱讀器可維持較小的記憶體佔用空間，並避免一次為整個檔案進行大量的記憶體內分配，通常是透過使用分塊讀取和跨多個線程進行平行解析。 使用高效的 I/O 方法（如記憶體映射）可讓 CSV 閱讀器分塊載入資料，大幅提升讀取效能。 此外，使用高效能的 CSV 閱讀器可避免建立大量的中間字串或資料結構，進而將記憶體分配降至最低； 字串池可以減少重複值的分配，進一步改善效能。 現代的快速 CSV 閱讀器利用 AVX2 或 AVX-512（SIMD 向量化）等硬體特定指令來提高解析吞吐量。 進階 C# Fast CSV 閱讀器通常使用零複製技術或就地字串修改，以避免多餘的記憶體分配，這對於減少建立新字串實體的影響尤其重要。 高吞吐量的後端服務和大型資料處理環境因 C# Fast CSV 閱讀器的速度和記憶體效率而受益。 ```cs using IronXL; // Load large CSV file WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("large_dataset.csv", ExcelFileFormat.XLSX); WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet; // Process data in manageable chunks using range selection int batchSize = 10000; int totalRows = sheet.RowCount; for (int i = 1; i <= totalRows; i += batchSize) { int endRow = Math.Min(i + batchSize - 1, totalRows); // Select a range of rows for processing var batch = sheet[$"A{i}:Z{endRow}"]; foreach (var cell in batch) { // Process each cell in the batch ProcessRecord(cell.Value); } // Optional: Force garbage collection between batches for very large files GC.Collect(); } // Alternative: Process row by row for maximum control for (int i = 0; i < sheet.RowCount; i++) { var row = sheet.Rows[i]; // Process individual row data } ``` 這種批次處理模式可以有系統地處理大型檔案，而無需嘗試同時處理每條記錄。 [範圍選擇語法](/csharp/excel/how-to/select-range/)（`$"A{i}:Z{endRow}"`）提供對特定行範圍的有效存取，並保持活動記憶體使用量受控。 使用 `int i` 作為您的循環計數器，可讓您在追蹤檔案進度時有明確的參考點。 對於超出可用記憶體的檔案，請考慮分階段處理資料的處理策略 - 載入、轉換批次、寫入結果，然後進行下一個批次。 有些方法使用 `yield return` 模式來進行懶惰評估，或使用字串池技術來快取重覆的值，而 IronXL 的工作簿結構會在記憶體中維持完整的檔案以供隨機存取，這提供了靈活性，但也意味著極大的檔案（多 GB）可能需要其他方法或額外的系統資源。 舒適處理的實際上限取決於可用的系統記憶體和每行操作的複雜性。 擁有 100,000 到 500,000 行的檔案通常可在標準的開發機器上順利處理，而較大的資料集則可透過批次處理或在擴充記憶體分配的系統上執行而獲益。 記憶體使用量與檔案大小成正比，因此事先計算行數將有助於估計資源需求。 對於極大的檔案，請考慮您是否需要隨機存取或可以順序處理 - 後者通常在任何時候所需的活動記憶體位元組都較少。 對於需要保證記憶體邊界或對多 GB 檔案進行串流處理的情況，[請聯絡 Iron Software 的工程團隊](/#live-chat-support)，討論您的特定需求和最佳化策略。 如果您在處理大型檔案時遇到意想不到的行為，[疑難排解文件](/csharp/excel/troubleshooting/file-size-limits/)會提供常見問題及其解決方案的指引。 * * *

為何選擇跨平台 CSV 處理？ 現代的 .NET 開發跨越多種部署環境 - Windows 伺服器、Linux 容器、macOS 開發機器和雲端平台。 IronXL 可在所有這些環境中一致地執行，無需特定平台的程式碼路徑或條件編譯。 這個廣受歡迎的函式庫消除了困擾許多 CSV 解析器的相容性問題。 ```cs using IronXL; // This code runs identically on Windows, Linux, macOS, Docker, Azure, and AWS WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("data.csv", ExcelFileFormat.XLSX); WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet; // Platform-agnostic file operations string outputPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "output.xlsx"); workbook.SaveAs(outputPath); Console.WriteLine($"Processed on: {Environment.OSVersion.Platform}"); Console.WriteLine($"Output saved to: {outputPath}"); // Match any workflow requirement bool success = File.Exists(outputPath); ``` 相同的二進位套件適用於各種作業系統和部署模式： * Windows：完全支援 Windows 10、Windows 11 與 Windows Server 2016+ * Linux：相容於 Ubuntu、Debian、CentOS、Alpine 及其他發行版 * macOS：原生支援 Intel 和 Apple Silicon 處理器 * Docker：可在 Windows 和 Linux 容器中運作 * Azure可在 Azure App Service、Azure Functions 和 Azure VM 中執行 * AWS：與 EC2 實體和 Lambda 函式相容 當程式碼從開發轉移到暫存再轉移到生產時，這種跨平台的能力可以消除"在我的機器上可以運作"的問題。 在 Windows 工作站上開發的 CSV 處理程式，無須修改即可部署到 Linux Docker 容器。 將這個新的函式庫加入您的專案，只需要一個 NuGet 指令。 ### 輸入 。 ### 輸出 。 。 --- ## 結論 在 C# 中快速讀取 CSV 不需要為了效能而犧牲程式碼的清晰度，也不需要為了複雜的設定而傷腦筋。 IronXL 提供了一種真正快速實作的方法 - 簡單的 API 呼叫，可自動處理解析、類型轉換和資料存取，同時支援實際世界中 CSV 的所有變化。 準備好簡化您的 CSV 處理工作流程了嗎？ [購買 IronXL 授權](/csharp/excel/licensing/)即可解鎖生產使用的完整功能，定價從 $799 起，並包含一年的支援與更新。 [立即開始免費試用](trial-license)，體驗 IronXL 如何將 CSV 處理從開發瓶頸轉變為簡化的工作流程。