csv并非excel格式。csv（comma separated values，逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用逗号或其他分隔符分隔数值。excel则是一个电子表格应用程序，可以处理多种文件格式，包括csv。 你可以把csv理解为excel表格数据的“源代码”，它只包含数据本身，没有excel文件的格式化信息，例如字体、颜色、单元格合并等。
我曾经遇到过一个棘手的项目，需要处理大量的客户数据。最初，数据提供方只提供了CSV文件。我尝试直接用Excel打开，虽然能看到数据，但因为数据量巨大，Excel处理起来非常缓慢，甚至出现卡顿和崩溃的情况。 问题在于，Excel在打开CSV文件时，会自动进行一些格式化处理，这在数据量较小的情况下不成问题，但对于大型CSV文件，这个过程非常耗时，并且容易造成软件不稳定。
最终，我采用了Python的csv模块来处理这些数据。这避免了Excel的性能瓶颈，让我能够高效地进行数据清洗和分析。 使用Python处理CSV文件，我能够精确控制数据的读取和写入，并且可以灵活地处理各种分隔符和编码方式。例如，我遇到过一个CSV文件使用了分号作为分隔符，而不是常见的逗号，这在Excel中容易造成数据解析错误，但在Python中，只需要简单修改代码就能轻松解决。
caozha-order是一个通用的竞价页订单管理系统，基于开源的caozha-admin开发，支持订单管理、订单回收站、产品管理、批量上传订单、批量导出订单（支持导出格式：.xls，.xlsx，.csv）、检测订单重复、竞价页的下单表单调用等功能，内置灵活的查看订单权限设置机制。系统特点：易上手，零门槛，界面清爽极简，极便于二次开发。
另一个需要注意的细节是数据的编码方式。 某些CSV文件可能采用UTF-8、GBK或其他编码方式。如果编码方式与你的系统或软件不匹配，就会出现乱码。 在Python中，我通过指定编码方式来读取文件，从而避免了乱码问题。这在处理来自不同来源的数据时尤为重要，因为你无法保证所有CSV文件都采用相同的编码方式。
总而言之，CSV和Excel并非同一事物。理解它们的区别，并选择合适的工具处理CSV文件，才能保证数据处理的效率和准确性。 对于大型数据集，建议使用更专业的工具，例如Python或R，来进行处理，以避免Excel的性能限制，并能更有效地控制数据处理过程中的细节。
