如果你想读取特定的行，比如从某个阈值行开始的行，那么你可以使用下面的代码， File = open("files.txt"，"r") Lines = file.readlines() ##转换为行列表 data = lines[11:] ## raed特定的行

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

如果您的大型文本文件是严格结构良好的(意味着每一行都有相同的长度l)，您可以使用第n行

with open(file) as f:
    f.seek(n*l)
    line = f.readline() 
    last_pos = f.tell()

这只适用于具有相同长度的文件!

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

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()

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！