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。

如果你面对一个非常大/巨大的文件，并且想读得更快（假设你在TopCoder或HackerBank编码竞赛中），你可以一次将相当大的行块读入内存缓冲区，而不只是在文件级别逐行迭代。

buffersize = 2**16
with open(path) as f:
    while True:
        lines_buffer = f.readlines(buffersize)
        if not lines_buffer:
            break
        for line in lines_buffer:
            process(line)

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。

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()

根据Python的文件对象方法，将文本文件转换为列表的最简单方法是：

with open('file.txt') as f:
    my_list = list(f)
    # my_list = [x.rstrip() for x in f] # remove line breaks

演示

如果只需要遍历文本文件行，可以使用：

with open('file.txt') as f:
    for line in f:
       ...

旧答案：

使用with和readline（）：

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

如果您不关心关闭文件，这一行程序将起作用：

lines = open('file.txt').readlines()

传统方式：

f = open('file.txt') # Open file on read mode
lines = f.read().splitlines() # List with stripped line-breaks
f.close() # Close file

命令行版本

#!/bin/python3
import os
import sys
abspath = os.path.abspath(__file__)
dname = os.path.dirname(abspath)
filename = dname + sys.argv[1]
arr = open(filename).read().split("\n") 
print(arr)

运行方式：

python3 somefile.py input_file_name.txt