另一个选项是numpy.genfromttxt，例如：

import numpy as np
data = np.genfromtxt("yourfile.dat",delimiter="\n")

这将使数据成为一个NumPy数组，其行数与文件中的行数相同。

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。

如果文档中也有空行，我希望读取内容并将其通过过滤器以防止空字符串元素

with open(myFile, "r") as f:
    excludeFileContent = list(filter(None, f.read().splitlines()))

Python 3.4中引入了pathlib，它有一种非常方便的方法来从文件中读取文本，如下所示：

from pathlib import Path
p = Path('my_text_file')
lines = p.read_text().splitlines()

（splitlines调用将其从包含文件全部内容的字符串转换为文件中的行列表。）

pathlib有很多方便的地方。readtext很好，很简洁，您不必担心打开和关闭文件。如果您只需一次将文件全部读入，这是一个不错的选择。

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。

这将从文件中生成一个“数组”。

lines = tuple(open(filename, 'r'))

open返回一个可以迭代的文件。当您遍历一个文件时，您会从该文件中获取行。tuple可以使用迭代器，并从您给它的迭代器中为您实例化一个tuple实例。