import csv

to_csv = [
    {'name': 'bob', 'age': 25, 'weight': 200},
    {'name': 'jim', 'age': 31, 'weight': 180},
]

keys = to_csv[0].keys()

with open('people.csv', 'w', newline='') as output_file:
    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
    dict_writer.writeheader()
    dict_writer.writerows(to_csv)

在python 3中，情况稍有不同，但更简单，更不容易出错。告诉CSV你的文件应该用utf8编码打开是个好主意，因为这会使数据更容易被其他人移植（假设你没有使用更严格的编码，比如latin1）

import csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
with open('people.csv', 'w', encoding='utf8', newline='') as output_file:
    fc = csv.DictWriter(output_file, 
                        fieldnames=toCSV[0].keys(),

                       )
    fc.writeheader()
    fc.writerows(toCSV)

• 请注意，python 3中的csv需要newline=''参数，否则在excel/opencalc中打开时，CSV中会出现空行。

或者：我更喜欢使用pandas模块中的csv处理程序。我发现它更能容忍编码问题，而且Pandas会在加载文件时自动将CSV中的字符串数字转换为正确的类型（int、float等）。

import pandas
dataframe = pandas.read_csv(filepath)
list_of_dictionaries = dataframe.to_dict('records')
dataframe.to_csv(filepath)

注意事项：

• 如果你给予它一个路径，pandas会帮你打开文件，在python3中默认为utf8，并且也会弄清楚文件头。
• Dataframe 的结构与CSV提供的结构不同，因此在加载时添加一行，以获得相同的结果：dataframe.to_dict('records')
• pands也使得控制csv文件中列的顺序变得更加容易。默认情况下，它们是按字母顺序排列的，但是你可以指定列的顺序。对于vanilla csv模块，你需要给它一个OrderedDict，否则它们将以随机顺序出现（如果在python 3.5以下的版本中工作）。请参见：Preserving column order in Python Pandas DataFrame以获取更多信息。

这时您只有一个字典列表：

import csv
with open('names.csv', 'w') as csvfile:
    fieldnames = ['first_name', 'last_name']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'})

因为@User和@BiXiC在这里寻求UTF-8的帮助，这是@Matthew解决方案的变体。（我不允许发表评论，所以我在回答。）

import unicodecsv as csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
keys = toCSV[0].keys()
with open('people.csv', 'wb') as output_file:
    dict_writer = csv.DictWriter(output_file, keys)
    dict_writer.writeheader()
    dict_writer.writerows(toCSV)

下面是另一个更通用的解决方案，假设您没有行的列表（可能它们不适合内存）或头文件的副本（可能write_csv函数是通用的）：

def gen_rows():
    yield OrderedDict(name='bob', age=25, weight=200)
    yield OrderedDict(name='jim', age=31, weight=180)

def write_csv():
    it = genrows()
    first_row = it.next()  # __next__ in py3
    with open("people.csv", "w") as outfile:
        wr = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=list(first_row))
        wr.writeheader()
        wr.writerow(first_row)
        wr.writerows(it)

• 注意 *：这里使用的OrderedDict构造函数只在python 3.4以上版本中保留顺序。如果顺序很重要，请使用OrderedDict([('name', 'bob'),('age',25)])形式。

import csv

with open('file_name.csv', 'w') as csv_file:
    writer = csv.writer(csv_file)
    writer.writerow(('colum1', 'colum2', 'colum3'))
    for key, value in dictionary.items():
        writer.writerow([key, value[0], value[1]])

这是将数据写入**.csv**文件的最简单方法

import csv
toCSV = [{'name':'bob','age':25,'weight':200},
         {'name':'jim','age':31,'weight':180}]
header=['name','age','weight']     
try:
   with open('output'+str(date.today())+'.csv',mode='w',encoding='utf8',newline='') as output_to_csv:
       dict_csv_writer = csv.DictWriter(output_to_csv, fieldnames=header,dialect='excel')
       dict_csv_writer.writeheader()
       dict_csv_writer.writerows(toCSV)
   print('\nData exported to csv succesfully and sample data')
except IOError as io:
    print('\n',io)

Pandas的一个简短解决方案

import pandas as pd

list_of_dicts = [
    {'name': 'bob', 'age': 25, 'weight': 200},
    {'name': 'jim', 'age': 31, 'weight': 180},
]

df = pd.DataFrame(list_of_dicts) 
df.to_csv("names.csv", index=False)