python怎么讀取txt文件？

txt文件是我們比較常見的一種文件，讀取txt文件其實很簡單，下面我介紹3種讀取txt文件的方法，感興趣的可以了解一下，一種是最基本的方法，使用python自帶的open函數進行讀取，一種是結合numpy進行讀取，最后一種是利用pandas進行讀取，實驗環境win7+python3.6+pycharm5.0主要介紹如下：

為了更好的說明問題，我這里新建一個test.txt文件，主要有4行4列數據，每列之間使用空格分開，截圖如下，將這些數據讀取到程序中：

1.方法一：使用最基本的open函數進行讀取，這里我將數據讀取到一個列表中，無非就是open打開文件、read讀取文件、close關閉文件3個步驟，主要代碼如下：

程序運行截圖如下，已經成功打印出txt數據，這里默認讀取的都是字符串類型，需要的話，可以進行類型轉換，int,float都行：

2.方法二：使用numpy包的loadtxt方法（在處理實驗數據中經常用到），numpy是python的一個科學庫，至于安裝的話，我這里不再贅述，網上的教程很多，使用loadtxt方法讀取txt文件主要代碼如下（這里要求的數據必須是數字，不能是字母等字符，不然會報錯，因為numpy本身是做計算的，所以讀取的數據已經轉化為數值類型，非字符串，這種方法在處理實驗數據中經常會用到，簡單快捷）：

程序運行截圖如下，已經成功打印出txt數據，這里返回的是ndarray類型：

3.方法三：使用pandas的read_table方法進行讀取，pandas是python的一個數據處理的包，功能很強大，提供了許多現成的讀取各種文件的方法，像csv文件的read_csv方法，excel文件的read_excel方法等，主要代碼如下（這里不必要是數值的數據）：

程序運行結果如下，已經成功打印出數據，這里返回的是DataFrame類型：

至此3種方法都已介紹完畢，至于使用哪種方法，視具體環境而定，也因人而已，哪種方法使用起來順手就用哪種方法，不過后面兩種方法更簡單，快捷一些。這里不足的是，我這里假設數據是結構化的，如果是非結構化，雜亂無章的數據，那就使用open函數慢慢讀吧，后面兩種方法都不能直接使用，需將數據調整成一定格式的結構化數據才能使用，目前就介紹這3種方法，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。