我喜欢使用以下内容。立即阅读台词。

contents = []
for line in open(filepath, 'r').readlines():
    contents.append(line.strip())

或者使用列表理解：

contents = [line.strip() for line in open(filepath, 'r').readlines()]

这里还有一个选项，对文件使用列表理解；

lines = [line.rstrip() for line in open('file.txt')]

这应该是更有效的方法，因为大部分工作都是在Python解释器内完成的。

我会尝试下面提到的方法之一。我使用的示例文件名为dummy.txt。您可以在此处找到该文件。我假设该文件与代码位于同一目录中（您可以更改fpath以包含正确的文件名和文件夹路径）。

在下面提到的两个示例中，lst给出了您想要的列表。

1.第一种方法

fpath = 'dummy.txt'
with open(fpath, "r") as f: lst = [line.rstrip('\n \t') for line in f]

print lst
>>>['THIS IS LINE1.', 'THIS IS LINE2.', 'THIS IS LINE3.', 'THIS IS LINE4.']

2.在第二种方法中，可以使用Python标准库中的csv.reader模块：

import csv
fpath = 'dummy.txt'
with open(fpath) as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter='   ')
    lst = [row[0] for row in csv_reader] 

print lst
>>>['THIS IS LINE1.', 'THIS IS LINE2.', 'THIS IS LINE3.', 'THIS IS LINE4.']

您可以使用这两种方法之一。两种方法创建lst所需的时间几乎相等。

这比必要的更明确，但可以做到你想要的。

with open("file.txt") as file_in:
    lines = []
    for line in file_in:
        lines.append(line)

将文件行读取到列表中的干净和Python方式

首先也是最重要的一点，你应该专注于以一种高效的方式打开文件并阅读其内容。下面是一个我个人不喜欢的方式的例子：

infile = open('my_file.txt', 'r')  # Open the file for reading.

data = infile.read()  # Read the contents of the file.

infile.close()  # Close the file since we're done using it.

相反，我更喜欢以下打开文件的方法，既可以读也可以写非常干净，不需要关闭文件的额外步骤一旦您使用完它。在下面的语句中，我们将打开文件用于读取，并将其分配给变量infile一旦代码在此语句已完成运行，文件将自动关闭。

# Open the file for reading.
with open('my_file.txt', 'r') as infile:

    data = infile.read()  # Read the contents of the file into memory.

现在我们需要专注于将这些数据引入Python列表，因为它们是可迭代的、高效的和灵活的。在您的案例中，期望的目标是将文本文件的每一行放入一个单独的元素中。为此，我们将使用splitlines（）方法，如下所示：

# Return a list of the lines, breaking at line boundaries.
my_list = data.splitlines()

最终产品：

# Open the file for reading.
with open('my_file.txt', 'r') as infile:

    data = infile.read()  # Read the contents of the file into memory.

# Return a list of the lines, breaking at line boundaries.
my_list = data.splitlines()

测试我们的代码：

文本文件的内容：

     A fost odatã ca-n povesti,
     A fost ca niciodatã,
     Din rude mãri împãrãtesti,
     O prea frumoasã fatã.

打印测试报表：

    print my_list  # Print the list.

    # Print each line in the list.
    for line in my_list:
        print line

    # Print the fourth element in this list.
    print my_list[3]

输出（因unicode字符而不同）：

     ['A fost odat\xc3\xa3 ca-n povesti,', 'A fost ca niciodat\xc3\xa3,',
     'Din rude m\xc3\xa3ri \xc3\xaemp\xc3\xa3r\xc3\xa3testi,', 'O prea
     frumoas\xc3\xa3 fat\xc3\xa3.']

     A fost odatã ca-n povesti, A fost ca niciodatã, Din rude mãri
     împãrãtesti, O prea frumoasã fatã.

     O prea frumoasã fatã.

使用Python 2和Python 3读写文本文件；它适用于Unicode

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

# Define data
lines = ['     A first string  ',
         'A Unicode sample: €',
         'German: äöüß']

# Write text file
with open('file.txt', 'w') as fp:
    fp.write('\n'.join(lines))

# Read text file
with open('file.txt', 'r') as fp:
    read_lines = fp.readlines()
    read_lines = [line.rstrip('\n') for line in read_lines]

print(lines == read_lines)

注意事项：

with是所谓的上下文管理器。它确保打开的文件再次关闭。这里的所有解决方案，只要简单地生成.strip（）或.rstrip（），就无法再现线条，因为它们也会剥离空白。

常用文件结尾

.txt

更高级的文件写入/读取

CSV：超简单格式（读写）JSON：适合编写人类可读数据；非常常用（读写）YAML:YAML是JSON的超集，但更易于阅读（读写，JSON和YAML的比较）pickle：Python序列化格式（读写）MessagePack（Python包）：更紧凑的表示（读写）HDF5（Python包）：适合矩阵（读写）XML:也存在*叹息*（读写）

对于您的应用程序，以下内容可能很重要：

其他编程语言的支持读/写性能紧凑性（文件大小）

另请参阅：数据序列化格式的比较

如果您正在寻找创建配置文件的方法，您可能需要阅读我的Python配置文件短文。