在 练习 2.24 中已经对此进行了探索。需要将下列代码片段插入到题解中：
... if types: row = [func(val) for func, val in zip(types, row) ] ... 练习 3.6：处理无标题的数据某些 CSV 文件不包含任何的标题信息。例如，prices.csv 文件看起来像下面这样：
"AA",9.22 "AXP",24.85 "BA",44.85 "BAC",11.27 ...修改 parse_csv() 文件以便通过创建元组列表来处理此类文件。例如：
>>> prices = parse_csv('Data/prices.csv', types=[str,float], has_headers=False) >>> prices [('AA', 9.22), ('AXP', 24.85), ('BA', 44.85), ('BAC', 11.27), ('C', 3.72), ('CAT', 35.46), ('CVX', 66.67), ('DD', 28.47), ('DIS', 24.22), ('GE', 13.48), ('GM', 0.75), ('HD', 23.16), ('HPQ', 34.35), ('IBM', 106.28), ('INTC', 15.72), ('JNJ', 55.16), ('JPM', 36.9), ('KFT', 26.11), ('KO', 49.16), ('MCD', 58.99), ('MMM', 57.1), ('MRK', 27.58), ('MSFT', 20.89), ('PFE', 15.19), ('PG', 51.94), ('T', 24.79), ('UTX', 52.61), ('VZ', 29.26), ('WMT', 49.74), ('XOM', 69.35)] >>>要执行此更改，需要修改代码以便数据的第一行不被解释为标题行。另外，需要确保不创建字典，因为不再有可用于列名的键。
练习 3.7：选择其它的列分隔符尽管 CSV 文件非常普遍，但还可能会遇到使用其它列分隔符（如 制表符（tab） 或空格符（space））的文件。例如，如下所示的 Data/portfolio.dat 文件：
name shares price "AA" 100 32.20 "IBM" 50 91.10 "CAT" 150 83.44 "MSFT" 200 51.23 "GE" 95 40.37 "MSFT" 50 65.10 "IBM" 100 70.44csv.reader() 函数允许像下面这样指定不同的分隔符：
rows = csv.reader(f, delimiter=' ')修改 parse_csv() 函数以便也允许修改分隔符。
例如：
>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.dat', types=[str, int, float], delimiter=' ') >>> portfolio [{'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}, {'price': '91.10', 'name': 'IBM', 'shares': '50'}, {'price': '83.44', 'name': 'CAT', 'shares': '150'}, {'price': '51.23', 'name': 'MSFT', 'shares': '200'}, {'price': '40.37', 'name': 'GE', 'shares': '95'}, {'price': '65.10', 'name': 'MSFT', 'shares': '50'}, {'price': '70.44', 'name': 'IBM', 'shares': '100'}] >>> 说明到目前为止，如果你已经完成，那么你创建了一个非常有用的库函数。你可以使用它去解析任意的 CSV 文件，选择感兴趣的列，执行类型转换，而不用对文件或者 csv 模块的内部工作有太多的担心。
注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh