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。

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()]

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。

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。

如果要包含以下内容：

with open(fname) as f:
    content = f.readlines()

如果不希望包含：

with open(fname) as f:
    content = f.read().splitlines()

最简单的方法是：

lines = list(open('filename'))

or

lines = tuple(open('filename'))

or

lines = set(open('filename'))

在set的情况下，我们必须记住，我们没有保留行顺序，并删除重复的行。

下面我添加了@MarkAmery的一个重要补充：

由于您既没有在文件对象上调用.close，也没有使用with语句，因此在某些Python实现中，文件在读取后可能不会关闭，您的进程将泄漏打开的文件句柄。在CPython（大多数人使用的普通Python实现）中，这不是问题，因为文件对象将立即被垃圾收集，这将关闭文件，但通常认为最好的做法是：

with open('filename') as f: lines = list(f) 

以确保无论您使用的是什么Python实现，文件都会被关闭。