您也可以在NumPy中使用loadtxt命令。这比genfromttxt检查的条件更少，因此可能更快。

import numpy
data = numpy.loadtxt(filename, delimiter="\n")

只需使用splitline（）函数。这里有一个例子。

inp = "file.txt"
data = open(inp)
dat = data.read()
lst = dat.splitlines()
print lst
# print(lst) # for python 3

在输出中，您将看到行列表。

如果你面对一个非常大/巨大的文件，并且想读得更快（假设你在TopCoder或HackerBank编码竞赛中），你可以一次将相当大的行块读入内存缓冲区，而不只是在文件级别逐行迭代。

buffersize = 2**16
with open(path) as f:
    while True:
        lines_buffer = f.readlines(buffersize)
        if not lines_buffer:
            break
        for line in lines_buffer:
            process(line)

这比必要的更明确，但可以做到你想要的。

with open("file.txt") as file_in:
    lines = []
    for line in file_in:
        lines.append(line)

如果您想从命令行或stdin读取文件，也可以使用fileinput模块：

# reader.py
import fileinput

content = []
for line in fileinput.input():
    content.append(line.strip())

fileinput.close()

将文件传递给它，如下所示：

$ python reader.py textfile.txt 

在此处阅读更多信息：http://docs.python.org/2/library/fileinput.html

我会尝试下面提到的方法之一。我使用的示例文件名为dummy.txt。您可以在此处找到该文件。我假设该文件与代码位于同一目录中（您可以更改fpath以包含正确的文件名和文件夹路径）。

在下面提到的两个示例中，lst给出了您想要的列表。

1.第一种方法

fpath = 'dummy.txt'
with open(fpath, "r") as f: lst = [line.rstrip('\n \t') for line in f]

print lst
>>>['THIS IS LINE1.', 'THIS IS LINE2.', 'THIS IS LINE3.', 'THIS IS LINE4.']

2.在第二种方法中，可以使用Python标准库中的csv.reader模块：

import csv
fpath = 'dummy.txt'
with open(fpath) as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter='   ')
    lst = [row[0] for row in csv_reader] 

print lst
>>>['THIS IS LINE1.', 'THIS IS LINE2.', 'THIS IS LINE3.', 'THIS IS LINE4.']

您可以使用这两种方法之一。两种方法创建lst所需的时间几乎相等。