​​在Python中读取CSV文件主要有三种高效方法：内置csv模块适合基础操作，pandas库提供强大的数据分析功能，numpy库则专注于数值计算。​​ 其中，​​pandas.read_csv()是最推荐的方式​​，支持自动分隔符识别、缺失值处理和复杂数据操作，适合大多数场景。

1. ​​使用内置csv模块​​
   通过csv.reader逐行读取为列表，或csv.DictReader转换为字典（键为表头）。优点是无需安装第三方库，但功能较基础。示例代码：

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   import csv
   with open('data.csv', newline='') as file:
       for row in csv.reader(file):
           print(row)

2. ​​使用pandas库​​
   pd.read_csv()一键读取为DataFrame，支持分块处理大文件、指定列名和数据类型。适合数据清洗与分析：

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   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA'])
   print(df.head())

3. ​​使用numpy库​​
   np.genfromtxt()适合数值计算，可跳过表头并填充缺失值。示例：

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   import numpy as np
   data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)

​​根据需求选择工具：简单任务用csv模块，数据分析用pandas，数值计算用numpy。注意文件编码（如UTF-8）和路径正确性以确保读取成功。​​