[教程]掌握Python高效读取多行txt文件技巧

在Python中，读取多行txt文件是一个常见的需求。高效地读取文件不仅可以节省时间，还可以减少内存消耗。以下是一些高效读取多行txt文件的技巧：1. 使用open()函数和文件迭代器Python的o...

在Python中，读取多行txt文件是一个常见的需求。高效地读取文件不仅可以节省时间，还可以减少内存消耗。以下是一些高效读取多行txt文件的技巧：

1. 使用open()函数和文件迭代器

Python的open()函数可以用来打开文件，并返回一个文件对象。使用文件迭代器可以逐行读取文件，而不是一次性将整个文件加载到内存中。

with open('example.txt', 'r') as file: for line in file: print(line, end='') # end='' 防止print添加额外的换行符

这种方法简单且高效，因为它只会在需要时读取文件的下一行。

2. 使用readlines()方法

readlines()方法会读取文件的所有行到一个列表中。如果你需要一次性处理所有行，这是一个不错的选择。

with open('example.txt', 'r') as file: lines = file.readlines() for line in lines: print(line, end='')

然而，这种方法不适合处理大型文件，因为它会将所有行都加载到内存中。

3. 使用readline()方法

readline()方法可以逐行读取文件，但与文件迭代器相比，它需要显式地调用readline()来获取下一行。

with open('example.txt', 'r') as file: while True: line = file.readline() if not line: break print(line, end='')

这种方法与文件迭代器类似，但可能需要更多的代码来处理。

4. 使用生成器

生成器是一种特殊的迭代器，它允许你按需生成数据，而不是一次性生成所有数据。

def read_lines(file_path): with open(file_path, 'r') as file: while True: line = file.readline() if not line: break yield line
for line in read_lines('example.txt'): print(line, end='')

这种方法在处理大型文件时特别有用，因为它可以减少内存消耗。

5. 使用csv模块读取CSV文件

如果你正在处理CSV文件，Python的csv模块可以非常方便地读取和解析数据。

import csv
with open('example.csv', 'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: print(row)

6. 使用pandas库

pandas是一个强大的数据分析库，它可以很容易地读取大型文件。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df)

总结

选择合适的文件读取方法取决于你的具体需求。对于小型文件，使用文件迭代器或readlines()方法可能就足够了。对于大型文件，使用生成器或pandas库会更加高效。