参见输入和输出：

with open('filename') as f:
    lines = f.readlines()

或者去掉换行符：

with open('filename') as f:
    lines = [line.rstrip('\n') for line in f]

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。

您可以按照建议简单地执行以下操作：

with open('/your/path/file') as f:
    my_lines = f.readlines()

请注意，这种方法有两个缺点：

1） 你把所有的行都存储在内存中。在一般情况下，这是一个非常糟糕的主意。文件可能非常大，内存可能会用完。即使它不大，也只是在浪费内存。

2） 这不允许在读取每行时对其进行处理。因此，如果在这之后处理行，则效率不高（需要两次而不是一次）。

对于一般情况，更好的方法如下：

with open('/your/path/file') as f:
    for line in f:
        process(line)

您可以任意定义流程函数。例如：

def process(line):
    if 'save the world' in line.lower():
         superman.save_the_world()

（超人类的实现留给您作为练习）。

这对于任何文件大小都很有效，您只需一次就可以完成文件。这就是一般解析器的工作原理。

最简单的方法

一个简单的方法是：

将整个文件作为字符串读取逐行拆分字符串

在一行中，这将给出：

lines = open('C:/path/file.txt').read().splitlines()

然而，这是一种非常低效的方式，因为这将在内存中存储两个版本的内容（对于小文件来说可能不是大问题，但仍然如此）。[谢谢Mark Amery]。

有两种更简单的方法：

将文件用作迭代器

lines = list(open('C:/path/file.txt'))
# ... or if you want to have a list without EOL characters
lines = [l.rstrip() for l in open('C:/path/file.txt')]

如果您使用的是Python 3.4或更高版本，最好使用pathlib为文件创建一个路径，该路径可以用于程序中的其他操作：

from pathlib import Path
file_path = Path("C:/path/file.txt") 
lines = file_path.read_text().split_lines()
# ... or ... 
lines = [l.rstrip() for l in file_path.open()]

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。

使用此项：

import pandas as pd
data = pd.read_csv(filename) # You can also add parameters such as header, sep, etc.
array = data.values

data是一种数据帧类型，使用值获取ndarray。您还可以使用array.tolist（）获取列表。