如何在Python中读取文件的每一行,并将每一行存储为列表中的元素?

我想逐行读取文件,并将每一行附加到列表的末尾。


当前回答

这将从文件中生成一个“数组”。

lines = tuple(open(filename, 'r'))

open返回一个可以迭代的文件。当您遍历一个文件时,您会从该文件中获取行。tuple可以使用迭代器,并从您给它的迭代器中为您实例化一个tuple实例。

其他回答

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。

如果要包含以下内容:

with open(fname) as f:
    content = f.readlines()

如果不希望包含:

with open(fname) as f:
    content = f.read().splitlines()

使用此项:

import pandas as pd
data = pd.read_csv(filename) # You can also add parameters such as header, sep, etc.
array = data.values

data是一种数据帧类型,使用值获取ndarray。您还可以使用array.tolist()获取列表。

使用Python 2和Python 3读写文本文件;它适用于Unicode

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

# Define data
lines = ['     A first string  ',
         'A Unicode sample: €',
         'German: äöüß']

# Write text file
with open('file.txt', 'w') as fp:
    fp.write('\n'.join(lines))

# Read text file
with open('file.txt', 'r') as fp:
    read_lines = fp.readlines()
    read_lines = [line.rstrip('\n') for line in read_lines]

print(lines == read_lines)

注意事项:

with是所谓的上下文管理器。它确保打开的文件再次关闭。这里的所有解决方案,只要简单地生成.strip()或.rstrip(),就无法再现线条,因为它们也会剥离空白。

常用文件结尾

.txt

更高级的文件写入/读取

CSV:超简单格式(读写)JSON:适合编写人类可读数据;非常常用(读写)YAML:YAML是JSON的超集,但更易于阅读(读写,JSON和YAML的比较)pickle:Python序列化格式(读写)MessagePack(Python包):更紧凑的表示(读写)HDF5(Python包):适合矩阵(读写)XML:也存在*叹息*(读写)

对于您的应用程序,以下内容可能很重要:

其他编程语言的支持读/写性能紧凑性(文件大小)

另请参阅:数据序列化格式的比较

如果您正在寻找创建配置文件的方法,您可能需要阅读我的Python配置文件短文。

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)