对于阿洛克·辛格尔的回答，这是一个更好的小变化

fp = open("file")
for i, line in enumerate(fp,1):
    if i == 26:
        # 26th line
    elif i == 30:
        # 30th line
    elif i > 30:
        break
fp.close()

如果你不介意导入，那么fileinput确实是你需要的(这是你可以读取当前行的行号)

简单的回答是:

f=open('filename')
lines=f.readlines()
print lines[25]
print lines[29]

or:

lines=[25, 29]
i=0
f=open('filename')
for line in f:
    if i in lines:
        print i
    i+=1

有一个更优雅的解决方案来提取许多行:linecache(由“python:如何跳转到一个巨大文本文件中的特定行?”提供，这是stackoverflow.com之前的一个问题)。

引用上面链接的python文档:

>>> import linecache
>>> linecache.getline('/etc/passwd', 4)
'sys:x:3:3:sys:/dev:/bin/sh\n'

将4更改为您想要的行号，然后就开始了。注意，4将带来第五行，因为计数是从零开始的。

如果文件非常大，并且在读入内存时会出现问题，那么接受@Alok的建议并使用enumerate()可能是个好主意。

结论:

使用fileobject.readlines()或fileobject中的for line作为小文件的快速解决方案。 使用linecache作为一个更优雅的解决方案，它将非常快地读取许多文件，可能是重复的。 采纳@Alok的建议，使用enumerate()来处理可能非常大的文件，并且不适合内存。注意，使用此方法可能会变慢，因为文件是按顺序读取的。

@OP，你可以使用枚举

for n,line in enumerate(open("file")):
    if n+1 in [26,30]: # or n in [25,29] 
       print line.rstrip()

其中一些很可爱，但可以做得更简单:

start = 0 # some starting index
end = 5000 # some ending index
filename = 'test.txt' # some file we want to use

with open(filename) as fh:
    data = fin.readlines()[start:end]

print(data)

这将使用简单的列表切片，它加载整个文件，但大多数系统将适当地最小化内存使用，它比上面给出的大多数方法都快，并且适用于我的10G+数据文件。好运！

不要使用阅读线!

我的解决方案是:

with open(filename) as f:
    specify = [26, 30]
    results = list(
        map(lambda line: line[1],
            filter(lambda line: line[0] in specify,
                   enumerate(f))
            )
    )

对6.5G文件进行如下测试:

import time

filename = 'a.txt'
start = time.time()
with open(filename, 'w') as f:
    for i in range(10_000_000):
        f.write(f'{str(i)*100}\n')       
end1 = time.time()

with open(filename) as f:
    specify = [26, 30]
    results = list(
        map(lambda line: line[1],
            filter(lambda line: line[0] in specify,
                   enumerate(f))
            )
    )
end2 = time.time()
print(f'write time: {end1-start}')
print(f'read time: {end2-end1}')
# write time: 14.38945460319519
# read time: 8.380386352539062