CTF CSV题目教程

skyman.soul@gmail.com (M15tak3) — Fri, 15 May 2026 11:00:00 +0800

CTF CSV题目教程

作者：M15tak3（skyman.soul@gmail.com）

CTF CSV题目教程：题目想让你干嘛，以及Python脚本怎么写

CSV题在CTF里通常会被归到Misc、数据分析、取证或者脚本题里面。它看起来像一个很普通的表格文件，但题目真正考的不是Excel用得熟不熟，而是：你能不能从大量结构化数据里找到规律，把有效信息提取出来，最后还原出flag。

一句话概括：CSV题就是让你写脚本批量处理数据，而不是用肉眼一行一行看。

1. CSV题目一般想让你干嘛

CSV文件本质上就是“用逗号分隔字段的文本文件”，例如：

id,char,index
1,f,0
2,l,1
3,a,2
4,g,3

CTF题目会把flag拆散、打乱、隐藏或者编码后放进表格里。常见目标有下面几种。

1.1直接搜索flag

最简单的情况是flag被藏在某一行、某一列、某个备注字段里。题目可能给你一个很大的CSV，让你不能靠肉眼快速找到。

你要做的是：

读取CSV。
遍历每一行。
在每个字段里搜索flag{、ctf{、FLAG{之类的关键词。

1.2按某一列排序后拼接字符

很多题会把flag拆成一个一个字符，然后打乱顺序，例如：

pos,ch
3,g
0,f
2,a
1,l

这时题目想让你根据pos排序，再把ch拼起来：

flag

这种题的关键是找出“顺序列”和“字符列”。

1.3按条件筛选有效行

有些CSV会放大量干扰数据，只有满足条件的行才是真的。例如：

id,value,valid
1,x,0
2,f,1
3,l,1
4,?,0
5,a,1
6,g,1

题目想让你筛选valid=1的行，再拼接value。

这种题的核心是：先过滤，再提取，再拼接。

1.4对字段做编码转换

CSV里面可能存的不是直接字符，而是ASCII、十六进制、二进制、Base64等编码。

例如：

index,ascii
0,102
1,108
2,97
3,103

这里102 108 97 103对应ASCII字符：

flag

所以你需要把数字转成字符：

chr(102)  # f

1.5用坐标还原图片或二维码

稍微进阶一点的CSV题会给你坐标和颜色，例如：

x,y,color
0,0,0
1,0,255
0,1,255
1,1,0

这种题可能想让你把CSV还原成一张图片、二维码或者像素图。你要做的是：

读取x、y坐标。
根据颜色值画点。
保存成图片。
扫二维码或者看图得到flag。

2.拿到CSV文件后先看什么

不要一上来就写复杂脚本。先做基本观察。

2.1看表头

表头通常会暴露题目思路，例如：

index, char, order, ascii, hex, x, y, r, g, b, valid

看到不同字段，可以大概判断方向：

字段名	可能含义
`index` / `pos` / `order`	排序
`char` / `ch` / `value`	拼接字符
`ascii`	ASCII转字符
`hex`	十六进制解码
`bin`	二进制解码
`x` / `y`	坐标画图
`r` / `g` / `b`	RGB图片
`valid` / `flag` / `is_true`	筛选有效数据

2.2看数据量

如果只有几十行，可以手动观察规律。如果有几千、几万行，就必须写脚本。

import csv

with open("data.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    rows = list(reader)

print("行数:", len(rows))
print("表头:", reader.fieldnames)
print("前 5 行:")
for row in rows[:5]:
    print(row)

2.3看有没有异常值

CTF题经常把关键信息藏在异常值里，比如：

某一列只有一行特别长。
某一行包含{或}。
某些数字明显是ASCII范围：32到126。
某些字段像十六进制：66 6c 61 67。
某些字段像Base64：结尾可能有=。

3. Python读取CSV的基础写法

推荐优先使用Python标准库里的csv，不需要安装第三方库。

3.1按字典方式读取

如果CSV有表头，用DictReader最方便。

import csv

filename = "data.csv"

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        print(row)

假设CSV是：

index,char
0,f
1,l

读出来的每一行就是：

{"index": "0", "char": "f"}

注意：CSV读出来的内容默认都是字符串。
如果要排序或者计算，需要手动转成int。

4.脚本模板一：直接搜索flag

适用于题目给了一个很大的CSV，你怀疑flag直接藏在里面。

import csv
import re

filename = "data.csv"
pattern = re.compile(r"flag\{.*?\}", re.IGNORECASE)

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.reader(f)

    for line_no, row in enumerate(reader, start=1):
        for col_no, cell in enumerate(row, start=1):
            match = pattern.search(cell)
            if match:
                print(f"[+] 第 {line_no} 行，第 {col_no} 列找到 flag:")
                print(match.group())

如果比赛的flag格式不是flag{}，就改这里：

pattern = re.compile(r"你的比赛前缀\{.*?\}", re.IGNORECASE)

5.脚本模板二：排序后拼接字符

适用于CSV里有index和char之类的列。

import csv

filename = "data.csv"

items = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        index = int(row["index"])
        char = row["char"]
        items.append((index, char))

items.sort(key=lambda x: x[0])

flag = "".join(char for index, char in items)

print(flag)

这类题最常见的改动点是列名。比如题目里叫pos和value，就改成：

index = int(row["pos"])
char = row["value"]

6.脚本模板三：筛选有效行后拼接

适用于CSV里有一列用来标记是否有效，例如valid、is_flag、status。

import csv

filename = "data.csv"

result = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        if row["valid"] == "1":
            result.append(row["value"])

flag = "".join(result)
print(flag)

如果还需要排序，就把筛选和排序结合起来：

import csv

filename = "data.csv"

items = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        if row["valid"] == "1":
            items.append((int(row["index"]), row["value"]))

items.sort(key=lambda x: x[0])

flag = "".join(value for index, value in items)
print(flag)

7.脚本模板四：ASCII转字符

适用于字段里是一堆数字，例如102,108,97,103。

import csv

filename = "data.csv"

chars = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        num = int(row["ascii"])
        chars.append(chr(num))

flag = "".join(chars)
print(flag)

如果CSV里面还有顺序列：

import csv

filename = "data.csv"

items = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        index = int(row["index"])
        char = chr(int(row["ascii"]))
        items.append((index, char))

items.sort(key=lambda x: x[0])

flag = "".join(char for index, char in items)
print(flag)

8.脚本模板五：十六进制解码

CSV中可能有类似66、6c、61、67这样的十六进制数据。

import csv

filename = "data.csv"

hex_parts = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        hex_parts.append(row["hex"])

hex_string = "".join(hex_parts)
result = bytes.fromhex(hex_string).decode()

print(result)

如果每一行是完整的一段十六进制，也可以逐行解码：

text = bytes.fromhex(row["hex"]).decode()

9.脚本模板六：坐标还原图片

如果CSV里有x、y、value或者r、g、b，大概率是让你画图。

先安装Pillow：

pip install pillow

黑白图还原：

import csv
from PIL import Image

filename = "data.csv"

points = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        x = int(row["x"])
        y = int(row["y"])
        value = int(row["value"])
        points.append((x, y, value))

width = max(x for x, y, value in points) + 1
height = max(y for x, y, value in points) + 1

img = Image.new("L", (width, height), 255)

for x, y, value in points:
    color = 0 if value == 1 else 255
    img.putpixel((x, y), color)

img.save("result.png")
print("[+] 已保存 result.png")

RGB彩色图还原：

import csv
from PIL import Image

filename = "data.csv"

points = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        x = int(row["x"])
        y = int(row["y"])
        r = int(row["r"])
        g = int(row["g"])
        b = int(row["b"])
        points.append((x, y, r, g, b))

width = max(x for x, y, r, g, b in points) + 1
height = max(y for x, y, r, g, b in points) + 1

img = Image.new("RGB", (width, height), (255, 255, 255))

for x, y, r, g, b in points:
    img.putpixel((x, y), (r, g, b))

img.save("result.png")
print("[+] 已保存 result.png")

保存出来以后，如果是二维码，可以直接扫码；如果图像方向不对，可以尝试旋转、翻转或者放大。

10.一个完整解题示例

假设题目给了data.csv：

id,pos,value,valid
1,3,g,1
2,0,f,1
3,9,x,0
4,1,l,1
5,2,a,1

题目没有多余提示，只说“find the flag”。

我们先观察字段：

pos：像是顺序。
value：像是字符。
valid：像是筛选条件。

所以思路就是：

读取CSV。
只保留valid=1的行。
按pos从小到大排序。
拼接value。

最终脚本：

import csv

filename = "data.csv"
items = []

with open(filename, "r", encoding="utf-8", newline="") as f:
    reader = csv.DictReader(f)

    for row in reader:
        if row["valid"] != "1":
            continue

        pos = int(row["pos"])
        value = row["value"]
        items.append((pos, value))

items.sort(key=lambda item: item[0])

flag = "".join(value for pos, value in items)
print(flag)

运行：

python solve.py

输出：

flag

真实比赛里输出一般会是：

flag{xxxxxxxxxxxxxxxx}

11.解CSV题的通用套路

遇到CSV题，可以按这个流程走：

看文件名和题目描述：有没有提示排序、坐标、颜色、编码、日志、流量等关键词。
看表头：字段名通常就是题目给你的解题方向。
打印前几行：确认每列数据长什么样。
统计行数和字段范围：判断是不是图片坐标、ASCII、时间序列。
先写最小脚本：能读、能打印、能筛选就行。
逐步加功能：排序、拼接、解码、画图。
搜索flag格式：最后用正则提取flag{...}。

12.常见坑

12.1编码错误

如果utf-8报错，可以试试：

open(filename, "r", encoding="gbk", newline="")

或者：

open(filename, "r", encoding="utf-8-sig", newline="")

utf-8-sig可以处理带BOM的CSV文件。

12.2数字排序变成字符串排序

错误示例：

items.sort(key=lambda x: x[0])

如果x[0]是字符串，会出现：

1, 10, 11, 2, 3

所以要转成整数：

index = int(row["index"])

12.3分隔符不是逗号

有些文件虽然叫CSV，但实际用的是分号、Tab或竖线分隔。

reader = csv.DictReader(f, delimiter=";")

Tab分隔：

reader = csv.DictReader(f, delimiter="\t")

12.4表头有空格

有些表头可能是：

 index , char

这会导致row["index"]取不到。可以先打印：

print(reader.fieldnames)

或者读取后把key清理一下：

row = {k.strip(): v.strip() for k, v in row.items()}

本文2026-05-15首发于M15tak3のBlog，最后修改于2026-05-15

本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！

CSV on M15tak3のBlog

CTF CSV题目教程

CTF CSV题目教程

CTF CSV题目教程：题目想让你干嘛，以及Python脚本怎么写

1. CSV题目一般想让你干嘛

1.1直接搜索flag

1.2按某一列排序后拼接字符

1.3按条件筛选有效行

1.4对字段做编码转换

1.5用坐标还原图片或二维码

2.拿到CSV文件后先看什么

2.1看表头

2.2看数据量

2.3看有没有异常值

3. Python读取CSV的基础写法

3.1按字典方式读取

4.脚本模板一：直接搜索flag

5.脚本模板二：排序后拼接字符

6.脚本模板三：筛选有效行后拼接

7.脚本模板四：ASCII转字符

8.脚本模板五：十六进制解码

9.脚本模板六：坐标还原图片

10.一个完整解题示例

11.解CSV题的通用套路

12.常见坑

12.1编码错误

12.2数字排序变成字符串排序

12.3分隔符不是逗号

12.4表头有空格