Python怎么逐行读取？教你用Python高效逐行处理文件，掌握这几种方法，轻松应对各种文本数据挑战！
话说回来，Python怎么逐行读取文件，这事儿看起来简单，但真要用起来，细节还不少。我就见过太多人，吭哧吭哧写了一堆代码，结果效率低的要死，处理个稍微大点的文件，电脑就直接卡住不动了。
先说最基础的，open() 函数。这玩意儿打开文件，然后用 for 循环一句一句读，简直是新手入门标配。
python
with open('your_file.txt', 'r') as f:
for line in f:
# 对每一行进行处理
print(line.strip()) # strip() 去掉行尾的换行符
你看，代码是不是贼简单？但是，这背后有个隐患：如果你的文件巨大无比，比如几个G，甚至几十个G，那一次性把整个文件加载到内存里，铁定炸。所以，这种方法适合小文件，或者对内存要求不高的场景。
那怎么办呢？readlines() 行不行？别逗了，readlines() 一样把所有行都读到内存里，只不过是放到一个列表里而已，本质上没区别！
真正能解决大文件问题的，是迭代器。open() 函数返回的文件对象本身就是一个迭代器，所以上面那段 for 循环，实际上就是在迭代这个文件对象。每次循环，它只读取一行到内存，处理完就丢弃，内存占用始终很低。
当然，你也可以手动调用 readline() 方法。
python
with open('your_file.txt', 'r') as f:
line = f.readline()
while line:
# 对每一行进行处理
print(line.strip())
line = f.readline()
这代码看起来稍微长一点，但原理是一样的，都是一行一行读，不会把整个文件都塞到内存里。
那么问题来了，这两种方法，到底哪个更好呢？
我个人更喜欢用 for 循环，因为它更简洁，更Pythonic。而且，for 循环内部已经做了很多优化，效率并不比手动调用 readline() 差。
不过，有时候，你可能需要更灵活的控制读取过程。比如，你想跳过某些行，或者根据某些条件来决定是否读取下一行。这时候，手动调用 readline() 就更有优势了。
举个例子，假设你的文件里有很多注释行，以 # 开头，你想跳过这些注释行。
python
with open('your_file.txt', 'r') as f:
line = f.readline()
while line:
if line.startswith('#'):
line = f.readline()
continue
# 对非注释行进行处理
print(line.strip())
line = f.readline()
这段代码就巧妙地利用了 readline()，实现了跳过注释行的功能。
除了上面这些方法，还有一些更高级的技巧。比如，你可以使用 mmap 模块，将文件映射到内存中，然后像操作内存一样操作文件。这种方法在某些情况下可以提高读取效率，但使用起来也更复杂，需要对操作系统底层有一定的了解。
再比如，你可以使用 csv 模块，来读取 CSV 文件。csv 模块可以自动处理 CSV 文件中的逗号分隔符，将每一行数据解析成一个列表。
“`python
import csv
with open(‘your_file.csv’, ‘r’) as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
# 对每一行数据进行处理
print(row)
“`
这段代码看起来也很简单，但 csv 模块帮你做了很多繁琐的工作，比如处理引号、转义字符等等。
所以，Python怎么逐行读取文件，方法有很多，关键在于选择合适的方法。对于小文件，或者对内存要求不高的场景，for 循环是最简单直接的选择。对于大文件，迭代器是最佳选择。如果你需要更灵活的控制读取过程，手动调用 readline() 也是一个不错的选择。当然，如果你需要读取 CSV 文件，csv 模块是必不可少的。
总结一下，Python怎么逐行处理文件，这事儿不仅仅是写几行代码那么简单，它涉及到内存管理、效率优化、以及对不同文件格式的理解。只有掌握了这些细节，你才能真正写出高效、健壮的 Python 代码。而且，学会这些技巧，以后在处理文本数据的时候，你才能游刃有余，不再为 Python怎么逐行读取而烦恼，甚至可以炫耀般地告诉别人：“这有啥难的？”，是不是想想就觉得很酷？
最后，别忘了实践！光看不练假把式，赶紧找几个文件，自己动手试试，才能真正掌握 Python怎么逐行读取文件的技巧。多试试不同的方法，体会它们的优缺点，才能在实际工作中做出正确的选择。
希望这篇文章对你有所帮助，祝你编程愉快！
