Python是一种高级编程语言，具有简单易读、语法灵活、较强的可移植性等优点。在Python中从键盘输入若干个整数是一项基础且常用的操作。本文将从多个方面详细阐述如何在Python中实现此功能。
一、input函数实现从键盘输入
Python中input()函数可以从标准输入设备（如键盘）读取一行数据，以字符串的形式返回。在通过input()函数输入数字时，需要使用int()函数将字符串转换为整型。下面是示例代码：
nums_str = input("请输入多个整数，以空格分隔：")
nums_list = [int(num) for num in nums_str.split()]
print(nums_list)
在上述代码中，input()函数将输入的内容作为字符串赋值给变量nums_str。然后通过split()函数将字符串分隔成列表，再通过列表推导式将每个字符串元素转为整型，最终得到整型列表。
二、标准库中的fileinput模块实现文件输入
如果需要从文件中读取整数，可以使用Python标准库中的fileinput模块。该模块提供了一种方便的方式，可以让开发人员轻松读取多个文件。下面是示例代码：
import fileinput
nums_list = []
for line in fileinput.input():
nums_list.extend([int(num_str) for num_str in line.rstrip().split()])
print(nums_list)
在上述代码中，使用fileinput.input()函数读取命令行参数或标准输入，再使用rstrip()函数去除行末的空格或换行符。最后使用列表推导式将每个字符串元素转为整型，通过extend()函数添加到整型列表中。
三、通过numpy模块实现读取固定格式的矩阵
在读取矩阵或二维数组时，可以使用Python中的numpy模块。该模块提供了常用的数学函数和数组操作，可以高效地处理大规模数据。下面是示例代码：
import numpy as np
nums_str = input("请输入矩阵，每行以空格分隔：")
nums_list = [[int(num) for num in line.split()] for line in nums_str.split("n") if line]
nums_arr = np.array(nums_list)
print(nums_arr)
在上述代码中，使用input()函数输入多行矩阵数据，通过列表推导式分割行和列，形成二维列表。然后使用np.array()函数将二维列表转换为numpy中的数组。最后，输出数组内容。
四、结合os模块实现读取指定目录下的文件
如果需要读取指定目录下的多个文件，可以使用Python中的os模块。该模块提供了一系列的文件操作函数，可以实现文件的创建、删除、移动、复制、重命名等操作。下面是示例代码：
import os
dir_path = "./files/"
files_list = [os.path.join(dir_path, file) for file in os.listdir(dir_path) if file.endswith(".txt")]
nums_list = []
for file_path in files_list:
with open(file_path, "r") as f:
nums_list.extend([int(num_str) for num_str in f.read().rstrip().split()])
print(nums_list)
在上述代码中，使用os.listdir()函数列出指定目录下的所有文件，再使用列表推导式筛选出以“.txt”结尾的文件，得到文件名列表。然后使用os.path.join()函数拼接文件名和目录路径，得到文件路径。在读取文件时使用with语句打开文件，读取文件内容，使用列表推导式将每个字符串元素转为整型，通过extend()函数添加到整型列表中。
五、使用pandas库读取csv文件
如果需要读取csv文件中的整数，可以使用Python中的pandas库。该库提供了高级数据分析工具，可以用于数据清洗、转换、合并、统计等操作。下面是示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("nums.csv")
nums_list = df[df.columns[0]].tolist()
print(nums_list)
在上述代码中，使用pd.read_csv()函数读取csv文件中的数据，返回Pandas的DataFrame对象。然后使用tolist()函数将DataFrame列转换为列表。最后，输出整型列表。