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")

具有文本文件内容：

line 1
line 2
line 3

我们可以在上面txt的同一目录中使用此Python脚本

>>> with open("myfile.txt", encoding="utf-8") as file:
...     x = [l.rstrip("\n") for l in file]
>>> x
['line 1','line 2','line 3']

使用追加：

x = []
with open("myfile.txt") as file:
    for l in file:
        x.append(l.strip())

Or:

>>> x = open("myfile.txt").read().splitlines()
>>> x
['line 1', 'line 2', 'line 3']

Or:

>>> x = open("myfile.txt").readlines()
>>> x
['linea 1\n', 'line 2\n', 'line 3\n']

Or:

def print_output(lines_in_textfile):
    print("lines_in_textfile =", lines_in_textfile)

y = [x.rstrip() for x in open("001.txt")]
print_output(y)

with open('001.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    file = file.read().splitlines()
    print_output(file)

with open('001.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    file = [x.rstrip("\n") for x in file]
    print_output(file)

输出：

lines_in_textfile = ['line 1', 'line 2', 'line 3']
lines_in_textfile = ['line 1', 'line 2', 'line 3']
lines_in_textfile = ['line 1', 'line 2', 'line 3']

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。

最简单的方法是：

lines = list(open('filename'))

or

lines = tuple(open('filename'))

or

lines = set(open('filename'))

在set的情况下，我们必须记住，我们没有保留行顺序，并删除重复的行。

下面我添加了@MarkAmery的一个重要补充：

由于您既没有在文件对象上调用.close，也没有使用with语句，因此在某些Python实现中，文件在读取后可能不会关闭，您的进程将泄漏打开的文件句柄。在CPython（大多数人使用的普通Python实现）中，这不是问题，因为文件对象将立即被垃圾收集，这将关闭文件，但通常认为最好的做法是：

with open('filename') as f: lines = list(f) 

以确保无论您使用的是什么Python实现，文件都会被关闭。

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

另一个选项是numpy.genfromttxt，例如：

import numpy as np
data = np.genfromtxt("yourfile.dat",delimiter="\n")

这将使数据成为一个NumPy数组，其行数与文件中的行数相同。