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！

文件对象有一个.readlines()方法，它将为您提供文件内容的列表，每个列表项一行。在此之后，您可以使用普通的列表切片技术。

http://docs.python.org/library/stdtypes.html#file.readlines

这个怎么样:

>>> with open('a', 'r') as fin: lines = fin.readlines()
>>> for i, line in enumerate(lines):
      if i > 30: break
      if i == 26: dox()
      if i == 30: doy()

打印第3行，

line_number = 3

with open(filename,"r") as file:
current_line = 1
for line in file:
    if current_line == line_number:
        print(file.readline())
        break
    current_line += 1

原作者:Frank Hofmann

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。

def getitems(iterable, items):
  items = list(items) # get a list from any iterable and make our own copy
                      # since we modify it
  if items:
    items.sort()
    for n, v in enumerate(iterable):
      if n == items[0]:
        yield v
        items.pop(0)
        if not items:
          break

print list(getitems(open("/usr/share/dict/words"), [25, 29]))
# ['Abelson\n', 'Abernathy\n']
# note that index 25 is the 26th item