Python实现文件读取的三种方法及对比详解

 更新时间:2026年03月24日 08:34:07   作者:有才叔  
在学习或者项目中可能进行过文件操作,那么Python文本操作的最常用的三个方法:read()、readline()和readlines()选择的是哪一个呢?本文一个个详细讲解,配上代码例子,逐一给它击破,需要的朋友可以参考下

各位将来的富豪们你们好!在学习或者项目中可能进行过文件操作,那么文本操作的最常用的三个方法:read()、readline()和readlines()选择的是哪一个呢?。刚开始我也经常搞混它们之间的区别,用错了导致程序出各种奇怪的问题。这次咱就把这个知识点单拎出来说一说,谝一谝,看完估计也就能明白了。

先来个快速了解

想象一下,你有一本很厚的书,Python提供了三种不同的阅读方式:

  • read():一口气把整本书全部读完 (PS:一口气能读完一本书我只能说:天才+人才)
  • readline():每次只读一行,像用手指指着逐行阅读
  • readlines():也是读完全书,但是把每一行都分开整理好

下面咱们一个个详细讲解,配上代码例子,逐一给它击破。

一、read()方法 - 一次性读取全部内容

read()方法是最直接的文件读取方式,它会一次性把整个文件内容读取到一个字符串中。

# 示例代码
with open('C://Users/hp/Desktop/example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    content = file.read()
    print(content)
    print(f"读取的内容类型:{type(content)}")

特点:

  • 返回一个包含文件全部内容的字符串
  • 也可以指定读取的字符数,如read(100)表示只读取前100个字符
  • 简单粗暴,适合处理小文件,文件大小不大(比如几MB以内)
  • 需要一次性处理所有内容的情况,比如读取配置文件、小型文本文件等

注意事项:

千万别用read()读取大文件!比如几个GB的文件,这样会一下子吃掉你大量内存,可能导致程序崩溃

二、readline()方法 - 逐行读取的高手

readline()方法每次只读取文件的一行内容,非常适合处理大文件。

# 示例代码
with open('C://Users/hp/Desktop/example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    line = file.readline()
    while line:
        print(line.strip())  # strip()去除行尾换行符
        line = file.readline()

同样也是能够实现读取的。

我们可以点击file的readline()函数可以看一下:

特点:

  • 每次调用只读取一行,返回的是字符串类型。
  • 读取位置会记住,下次调用会读取下一行,需要逐行处理数据的场景
  • 内存友好,适合大文件,处理大型日志文件,内存有限的情况下处理大文件

实用技巧: 你可以结合while循环,逐行处理直到文件结束。

三、readlines()方法 - 返回行列表

readlines()方法读取整个文件,但返回的是一个列表,其中每个元素都是文件的一行内容。 我们先看看它的这个函数:

# 示例代码
with open('C://Users/hp/Desktop/example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()
    print(f"总行数:{len(lines)}")
    for i, line in enumerate(lines, 1):
        print(f"第{i}行:{line.strip()}")

特点:

  • 返回包含所有行的列表,即使有空行,也是算一行的。适合需要随机访问文件的不同行,需要获取文件总行数
  • 每行末尾的换行符(\n)会被保留
  • 可以方便地按行号访问特定行

注意事项:

和read()一样,readlines()也会一次性加载整个文件到内存,所以不适合处理非常大的文件

三种方法对比总结

为了更直观,我整理了一个对比表格:

方法返回类型内存占用适用场景特点
read()字符串小文件一次性读取全部内容
readline()字符串大文件逐行读取,内存效率高
readlines()列表中小文件,需要行级操作返回行列表,方便按行访问

如何选择?

知道了区别,怎么在实际中选择呢?我给你几个实用建议:

  1. 处理大文件(如日志文件):用readline()或者直接遍历文件对象,这样不会撑爆内存
  2. 处理小文件:三种都可以,根据需求选择。如果需要整个内容就用read(),如果需要按行处理就用readlines()
  3. 需要特定行:用readlines()获取列表后,可以直接通过索引访问特定行
  4. 逐行处理同时需要行号:可以用enumerate()函数:
with open('file.txt', 'r') as file:
    for line_num, line in enumerate(file, 1):
        print(f"第{line_num}行:{line.strip()}")

暖心提示

  • 记得总是用with语句打开文件,这样可以自动处理文件关闭,避免资源泄露
  • 处理文本文件时注意编码问题,有时候需要指定encoding参数
  • 读取内容后经常需要用到strip()方法来去除首尾的空白字符和换行符

好了这就是ython中这三个文件读取方法的区别和用法。其实只要记住:小文件随便选,大文件用readline(),需要行列表用readlines(),就不会出错啦!

以上就是Python实现文件读取的三种方法及对比详解的详细内容,更多关于Python文件读取的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • python 使用值来排序一个字典的方法

    python 使用值来排序一个字典的方法

    这篇文章主要介绍了python 使用值来排序一个字典的方法,非常不错,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
    2018-11-11
  • python 中赋值,深拷贝,浅拷贝的区别

    python 中赋值,深拷贝,浅拷贝的区别

    这篇文章主要介绍了python 中赋值,深拷贝,浅拷贝的区别,下文利用实例对三者进行详细的解析,具有一的的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下,希望对你的学习有所帮助
    2022-03-03
  • Python实现动态图解析、合成与倒放

    Python实现动态图解析、合成与倒放

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现动态图的解析、合成与倒放,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-01-01
  • Python实现定时文件备份到指定文件夹

    Python实现定时文件备份到指定文件夹

    随着数据的不断增长,文件备份变得越来越重要,本文将介绍如何使用Python编写一个定时备份文件的脚本,并将文件备份到指定的文件夹中,希望对大家有所帮助
    2024-11-11
  • python 多进程和协程配合使用写入数据

    python 多进程和协程配合使用写入数据

    这篇文章主要介绍了python 多进程和协程配合使用写入数据,帮助大家利用python高效办公,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-10-10
  • 全面掌握Python JSON库函数与方法学会JSON数据处理

    全面掌握Python JSON库函数与方法学会JSON数据处理

    Python提供了内置的JSON库,允许在Python中解析和序列化JSON数据,本文将深入研究Python中JSON库的各种函数和方法,为你提供丰富的示例代码来帮助掌握JSON处理的方方面面
    2024-01-01
  • np.dot()函数的用法详解

    np.dot()函数的用法详解

    这篇文章主要介绍了np.dot()函数的用法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-01-01
  • Python从入门到精通之条件语句和循环结构详解

    Python从入门到精通之条件语句和循环结构详解

    Python中提供了强大而灵活的条件语句和循环结构,本文将从入门到精通地介绍它们的使用方法,并通过相关代码进行讲解,希望对大家深入了解Python有一定的帮助
    2023-07-07
  • python分析inkscape路径数据方案简单介绍

    python分析inkscape路径数据方案简单介绍

    这篇文章主要介绍了python分析inkscape路径数据方案简单介绍,文章通过围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下
    2022-09-09
  • TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式

    TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式

    这篇文章主要介绍了TensorFlow keras卷积神经网络 添加L2正则化方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05

最新评论