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
如果要读取的文件很大,并且你不想一次在内存中读取整个文件:
fp = open("file")
for i, line in enumerate(fp):
if i == 25:
# 26th line
elif i == 29:
# 30th line
elif i > 29:
break
fp.close()
注意第n行i == n-1。
在Python 2.6或更高版本中:
with open("file") as fp:
for i, line in enumerate(fp):
if i == 25:
# 26th line
elif i == 29:
# 30th line
elif i > 29:
break
其他回答
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。
f = open(filename, 'r')
totalLines = len(f.readlines())
f.close()
f = open(filename, 'r')
lineno = 1
while lineno < totalLines:
line = f.readline()
if lineno == 26:
doLine26Commmand(line)
elif lineno == 30:
doLine30Commmand(line)
lineno += 1
f.close()
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']
您可以使用一种最简单的逻辑将字符串拆分为数组或List。
f = open('filepath')
r = f.read()
s = r.split("\n")
n = [linenumber1, linenumber2] # [26, 29] in your
#case
for x in n:
print(s[x-1])
f.close()
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!
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