对于阿洛克·辛格尔的回答，这是一个更好的小变化

fp = open("file")
for i, line in enumerate(fp,1):
    if i == 26:
        # 26th line
    elif i == 30:
        # 30th line
    elif i > 30:
        break
fp.close()

为了完整起见，这里还有一个选项。

让我们从python文档中的定义开始:

通常包含序列的一部分的对象。slice使用下标符号[]创建，当给出几个数字时，数字之间使用冒号，例如variable_name[1:3:5]。括号(下标)表示法在内部使用切片对象(或在旧版本中使用__getslice__()和__setslice__())。

虽然slice表示法一般不直接适用于迭代器，但itertools包包含一个替换函数:

from itertools import islice

# print the 100th line
with open('the_file') as lines:
    for line in islice(lines, 99, 100):
        print line

# print each third line until 100
with open('the_file') as lines:
    for line in islice(lines, 0, 100, 3):
        print line

该函数的另一个优点是，它直到结束才读取迭代器。所以你可以做更复杂的事情:

with open('the_file') as lines:
    # print the first 100 lines
    for line in islice(lines, 100):
        print line

    # then skip the next 5
    for line in islice(lines, 5):
        pass

    # print the rest
    for line in lines:
        print line

为了回答最初的问题:

# how to read lines #26 and #30
In [365]: list(islice(xrange(1,100), 25, 30, 4))
Out[365]: [26, 30]

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

不要使用阅读线!

我的解决方案是:

with open(filename) as f:
    specify = [26, 30]
    results = list(
        map(lambda line: line[1],
            filter(lambda line: line[0] in specify,
                   enumerate(f))
            )
    )

对6.5G文件进行如下测试:

import time

filename = 'a.txt'
start = time.time()
with open(filename, 'w') as f:
    for i in range(10_000_000):
        f.write(f'{str(i)*100}\n')       
end1 = time.time()

with open(filename) as f:
    specify = [26, 30]
    results = list(
        map(lambda line: line[1],
            filter(lambda line: line[0] in specify,
                   enumerate(f))
            )
    )
end2 = time.time()
print(f'write time: {end1-start}')
print(f'read time: {end2-end1}')
# write time: 14.38945460319519
# read time: 8.380386352539062

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！

打印所需的行。 打印行在所需行位的上方/下方。

def dline(file,no,add_sub=0):
    tf=open(file)
    for sno,line in enumerate(tf):
        if sno==no-1+add_sub:
         print(line)
    tf.close()

执行---->dline("D:\dummy.txt"，6)即dline("文件路径"，line_number，如果你想要搜索行的上行给出1为低-1这是可选的默认值将采取0)