如何使用Python中的file.readlines()读取多行内容？

Python中的file.readlines()可以用来读取一个文件中的所有行。我们可以通过指定一个缓冲区大小来控制读取的行的数量。如果不指定缓冲区大小，则会尝试一次读取整个文件。通过readlines()读取的内容返回的是一个列表，其中每个元素都是一个文件中的一行。

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使用file.readlines()读取单个文本文件

让我们看一个例子，读取一个文本文件并将其打印到屏幕上。

with open('example.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())

在上面的示例中，我们使用with语句打开文本文件。读取文本文件的行。然后循环遍历每一行，并使用strip()函数去除每行前后的空格和换行符，以便在打印输出时更好的显示。

读取多个文本文件

假设我们需要按特定顺序读取多个文件的内容。我们可以使用循环来遍历每个文件。

files = ["file1.txt", "file2.txt", "file3.txt"]
for f in files:
    with open(f, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
        for line in lines:
            print(line.strip())

在上面的示例中，我们使用一个包含多个文件名的列表。然后遍历这个列表，为每个文件打开一个新的文件句柄并读取它的行。注意，我们在循环内部使用的变量名f可以是任何你喜欢的名称。我们使用这个变量打开特定的文件并将其赋值给一个文件句柄。

缓冲区大小

我们可以使用readlines()的可选参数来控制缓冲区大小，从而限制一次读取的行数。例如，我们可以将缓冲区大小设置为1000，以便每次读取最多1000行。

with open("example.txt", "r") as file:
    while True:
        lines = file.readlines(1000)
        if not lines:
            break
        for line in lines:
            print(line.strip())

在上面的示例中，我们使用一个while循环，每次读取最多1000行。如果一次读取时没有行被返回，我们就跳出循环。这是为了确保我们读取文件的所有行。我们使用not lines来检查文件是否已到达末尾。如果没有到达顶部，我们就循环遍历每个返回的行，并打印输出它们。

使用pandas库读取CSV文件

读取CSV文件时可以使用Python的csv模块，但是pandas库提供了更便捷和易于使用的方法。我们可以使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("example.csv")
print(df)

在上面的示例中，我们使用pandas库将一个CSV文件读取到一个DataFrame对象中。然后我们简单地打印这个对象。

结论

使用file.readlines()函数可以轻松地读取一个或多个文件的行。如果需要控制缓冲区大小，则可以使用带有缓冲区大小参数的函数加载文件行。而读取CSV文件时，使用pandas库的read_csv()函数很方便。