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Python3 File readlines() 方法（长文讲解）

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在 Python 开发中，文件操作是基础且高频的功能之一。无论是数据处理、日志解析还是配置读取，开发者都需要熟练掌握文件读写的方法。readlines() 方法作为 Python 标准库中用于逐行读取文件内容的核心工具，其高效性和灵活性在实际项目中被广泛使用。本文将从零开始，系统讲解 Python3 File readlines() 方法 的原理、用法及进阶技巧，帮助开发者快速掌握这一实用技能。

一、文件操作的基础概念

1.1 文件模式与打开方式

在使用 readlines() 之前，需先了解文件打开模式。Python 提供了多种模式，如 r（只读）、w（写入，覆盖原文件）、a（追加）等。以下表格总结了常用模式及其功能：

模式描述示例
r读取模式，文件必须存在open("data.txt", "r")
w写入模式，覆盖文件内容open("data.txt", "w")
a追加模式，保留原内容open("data.txt", "a")
r+读写模式，需文件存在open("data.txt", "r+")

1.2 文件句柄与上下文管理

文件操作的典型流程是：打开文件 → 读取/写入 → 关闭文件。为避免资源泄漏，建议使用 with 语句管理文件句柄。例如：

with open("data.txt", "r") as file:  
    content = file.read()

此语法确保文件在操作结束后自动关闭，无需手动调用 file.close()。

二、readlines() 方法详解

2.1 基本语法与功能

readlines() 方法用于将文件内容按行读取为列表。其语法格式为：

file.readlines()

核心特点：

  1. 返回值是一个列表，每行内容为列表中的一个元素；
  2. 自动保留行末的换行符（\n）；
  3. 一次性读取所有内容到内存，适合处理中小型文件。

2.2 形象比喻：逐页翻书

可以将文件比作一本纸质书，readlines() 相当于将整本书的每一页内容“复印”到一个文件夹中。开发者可以通过索引快速访问任意一页，但缺点是需要一次性将所有页面复印完毕，占用一定存储空间。

2.3 示例代码与输出分析

假设 data.txt 内容如下：

Line 1  
Line 2  
Line 3

执行以下代码：

with open("data.txt", "r") as file:  
    lines = file.readlines()  
    print(lines)

输出结果为：

['Line 1\n', 'Line 2\n', 'Line 3\n']

可见，每行末尾的 \n 被保留，且内容以字符串形式存入列表。

三、readlines() 与其他方法的对比

3.1 与 read() 的区别

read() 方法用于读取整个文件内容为一个字符串，而 readlines() 返回列表。例如：

with open("data.txt", "r") as file:  
    content = file.read()  
    print(content)  # 输出："Line 1\nLine 2\nLine 3\n"  

with open("data.txt", "r") as file:  
    lines = file.readlines()  
    print(lines)  # 输出列表形式

3.2 与 readline() 的差异

readline() 每次读取一行，适合逐行处理大文件。而 readlines() 一次性读取所有行，更适合需要遍历或随机访问行数据的场景。

四、实战案例与代码解析

4.1 基础案例：统计文件行数

with open("data.txt", "r") as file:  
    lines = file.readlines()  
    print(f"Total lines: {len(lines)}")

此代码通过 len() 函数快速统计文件行数。

4.2 进阶案例：处理日志文件

假设日志文件 log.txt 内容为：

ERROR: Connection failed  
INFO: User logged in  
WARNING: Memory low

需要统计 ERROR 级别的日志数量：

count = 0  
with open("log.txt", "r") as file:  
    for line in file.readlines():  # 使用 readlines() 转为列表后遍历  
        if line.startswith("ERROR"):  
            count += 1  
print(f"Error count: {count}")  # 输出：1

五、注意事项与优化技巧

5.1 内存使用问题

readlines() 会一次性加载所有行到内存，若文件过大（如 GB 级），可能导致内存不足。此时建议改用逐行读取：

with open("large_file.txt", "r") as file:  
    for line in file:  # 直接遍历文件对象  
        process(line)

5.2 编码问题处理

若文件非 UTF-8 编码，需指定编码格式：

with open("data.txt", "r", encoding="gbk") as file:  
    lines = file.readlines()

5.3 异常处理

文件可能因权限或路径错误无法打开，需添加 try-except 块：

try:  
    with open("nonexistent.txt", "r") as file:  
        lines = file.readlines()  
except FileNotFoundError:  
    print("File not found!")

六、进阶技巧：结合其他函数处理数据

6.1 去除换行符与空行

使用列表推导式清理数据：

with open("data.txt", "r") as file:  
    cleaned_lines = [line.strip() for line in file.readlines() if line.strip()]  
    print(cleaned_lines)  # 输出：['Line 1', 'Line 2', 'Line 3']

6.2 结合 join() 重构字符串

将列表转回字符串并去除末尾空行：

with open("data.txt", "r") as file:  
    content = "".join(file.readlines()).rstrip("\n")  
print(repr(content))  # 输出：'Line 1\nLine 2\nLine 3'

结论

通过本文的学习，开发者应已掌握 Python3 File readlines() 方法 的核心用法及常见场景。从基础语法到实际案例，再到性能优化，这一方法在数据处理、日志分析等任务中展现出强大的实用性。建议读者通过实践加深理解，例如尝试以下操作：

  1. 读取 CSV 文件并统计特定列的数值；
  2. 将日志文件按时间戳排序后输出；
  3. 用 readlines() 结合正则表达式提取关键信息。

掌握 readlines() 不仅能提升文件操作效率，更能为后续学习更复杂的 I/O 操作（如文件压缩、网络传输）打下坚实基础。希望本文能成为您 Python 学习路上的一块稳固基石。

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