如何在Python中逐行读取txt文件

本篇文章将从多个方面介绍如何在Python中逐行读取txt文件。

一、使用Python内置函数readline()

Python内置了读取文件的函数readline()。只需使用一个打开文件的file()函数来打开txt文件，并使用readline()函数读取文件的每一行。


#打开文件
file = open('example.txt', 'r')

#读取文件、输出每一行
line = file.readline()
while line:
    print(line)
    line = file.readline()

file.close()

上述代码打开了名为"example.txt"的文件，并读取了每一行，然后输出到屏幕上。file.readline()每次只读取一行，使用循环读取所有行。文件读取完后，需要使用file.close()关闭文件。

如果你希望一次性读取所有行并将其存储在一个列表中，可以使用readlines()函数。


#打开文件
file = open('example.txt', 'r')

#读取文件、存储每一行到列表中
lines = file.readlines()

#输出列表
print(str(lines))

file.close()

代码中，打开文件后使用readlines()函数读取所有行并存储在名为"lines"的列表中。最后，将"lines"列表输出到屏幕上。同样需要使用file.close()函数关闭文件。

Python上下文管理器提供了与文件交互的便捷方式，可以使用Python的with语句来自动管理文件的打开和关闭。


#使用with语句打开文件、读取每一行
with open('example.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        print(line)

file.close()

使用with语句打开文件并读取每一行，无需使用file.close()语句，这是因为Python会自动管理文件的打开和关闭。

如果想要读取txt文件，并将其转换为DataFrame对象，可以使用Python的pandas库。


#导入pandas库
import pandas as pd

#读取txt文件、存储到DataFrame对象中
df = pd.read_csv('example.txt', sep='t')

#输出DataFrame对象
print(df.head())

pandas库的read_csv()函数可以将txt文件读取为DataFrame对象，并可以通过sep参数指定分隔符。最后，将DataFrame对象输出到屏幕上。

本文介绍了如何在Python中逐行读取txt文件，包括使用readline()函数，readlines()函数，with语句，以及使用pandas库将txt文件转换为DataFrame对象。