我使用for循环来读取文件,但我只想读取特定的行,比如第26行和第30行。是否有任何内置功能来实现这一点?
当前回答
@OP,你可以使用枚举
for n,line in enumerate(open("file")):
if n+1 in [26,30]: # or n in [25,29]
print line.rstrip()
其他回答
如果你不介意导入,那么fileinput确实是你需要的(这是你可以读取当前行的行号)
读取文件非常快。读取一个100MB的文件需要不到0.1秒(请参阅我的文章用Python读写文件)。因此,你应该完整地阅读它,然后处理单行。
大多数回答这里做的不是错,而是风格不好。打开文件应该总是用with,因为它可以确保文件再次关闭。
所以你应该这样做:
with open("path/to/file.txt") as f:
lines = f.readlines()
print(lines[26]) # or whatever you want to do with this line
print(lines[30]) # or whatever you want to do with this line
巨大的文件
如果你有一个巨大的文件,内存消耗是一个问题,你可以逐行处理它:
with open("path/to/file.txt") as f:
for i, line in enumerate(f):
pass # process line i
简单的回答是:
f=open('filename')
lines=f.readlines()
print lines[25]
print lines[29]
or:
lines=[25, 29]
i=0
f=open('filename')
for line in f:
if i in lines:
print i
i+=1
有一个更优雅的解决方案来提取许多行:linecache(由“python:如何跳转到一个巨大文本文件中的特定行?”提供,这是stackoverflow.com之前的一个问题)。
引用上面链接的python文档:
>>> import linecache
>>> linecache.getline('/etc/passwd', 4)
'sys:x:3:3:sys:/dev:/bin/sh\n'
将4更改为您想要的行号,然后就开始了。注意,4将带来第五行,因为计数是从零开始的。
如果文件非常大,并且在读入内存时会出现问题,那么接受@Alok的建议并使用enumerate()可能是个好主意。
结论:
使用fileobject.readlines()或fileobject中的for line作为小文件的快速解决方案。 使用linecache作为一个更优雅的解决方案,它将非常快地读取许多文件,可能是重复的。 采纳@Alok的建议,使用enumerate()来处理可能非常大的文件,并且不适合内存。注意,使用此方法可能会变慢,因为文件是按顺序读取的。
打印第3行,
line_number = 3
with open(filename,"r") as file:
current_line = 1
for line in file:
if current_line == line_number:
print(file.readline())
break
current_line += 1
原作者:Frank Hofmann
其中一些很可爱,但可以做得更简单:
start = 0 # some starting index
end = 5000 # some ending index
filename = 'test.txt' # some file we want to use
with open(filename) as fh:
data = fin.readlines()[start:end]
print(data)
这将使用简单的列表切片,它加载整个文件,但大多数系统将适当地最小化内存使用,它比上面给出的大多数方法都快,并且适用于我的10G+数据文件。好运!
推荐文章
- 省略[…]意思是在一个列表里?
- 为什么我得到“'str'对象没有属性'读取'”当尝试使用' json。载入字符串?
- 不区分大小写的列表排序,没有降低结果?
- 排序后的语法(key=lambda:…)
- 在烧瓶中返回HTTP状态代码201
- 使用python创建一个简单的XML文件
- APT命令行界面式的yes/no输入?
- 如何打印出状态栏和百分比?
- 在Python中获取大文件的MD5哈希值
- 在Python格式字符串中%s是什么意思?
- 如何循环通过所有但最后一项的列表?
- python用什么方法避免默认参数为空列表?
- ValueError: numpy。Ndarray大小改变,可能表示二进制不兼容。期望从C头得到88,从PyObject得到80
- Anaconda /conda -安装特定的软件包版本
- 我在哪里调用Keras的BatchNormalization函数?