我更喜欢这种方法，因为它更通用，即你可以在文件上使用它，在f.r edlines()的结果上，在StringIO对象上，无论什么:

def read_specific_lines(file, lines_to_read):
   """file is any iterable; lines_to_read is an iterable containing int values"""
   lines = set(lines_to_read)
   last = max(lines)
   for n, line in enumerate(file):
      if n + 1 in lines:
          yield line
      if n + 1 > last:
          return

>>> with open(r'c:\temp\words.txt') as f:
        [s for s in read_specific_lines(f, [1, 2, 3, 1000])]
['A\n', 'a\n', 'aa\n', 'accordant\n']

为了提供另一种解决方案:

import linecache
linecache.getline('Sample.txt', Number_of_Line)

我希望这是快速和简单的:)

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。

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！

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)

file = '/path/to/file_to_be_read.txt'
with open(file) as f:
    print f.readlines()[26]
    print f.readlines()[30]

使用with语句打开文件，打印第26行和第30行，然后关闭文件。简单!