这对我很有效

f = open("history_export.csv", "r")
line= 5
for x in range(line):
    a = f.readline()
    print(a)

有一个简单的方法来获取前10行:

with open('fileName.txt', mode = 'r') as file:
    list = [line.rstrip('\n') for line in file][:10]
    print(list)

最直观的两种方法是:

逐行迭代文件，并在N行之后进行换行。 使用next()方法逐行迭代文件N次。(这本质上只是顶部答案的不同语法。)

代码如下:

# Method 1:
with open("fileName", "r") as f:
    counter = 0
    for line in f:
        print line
        counter += 1
        if counter == N: break

# Method 2:
with open("fileName", "r") as f:
    for i in xrange(N):
        line = f.next()
        print line

底线是，只要不使用readlines()或将整个文件枚举到内存中，您就有很多选择。

如果您有一个非常大的文件，并假设您希望输出为numpy数组，则使用np。Genfromtxt将冻结您的计算机。以我的经验来看，这样好多了:

def load_big_file(fname,maxrows):
'''only works for well-formed text file of space-separated doubles'''

rows = []  # unknown number of lines, so use list

with open(fname) as f:
    j=0        
    for line in f:
        if j==maxrows:
            break
        else:
            line = [float(s) for s in line.split()]
            rows.append(np.array(line, dtype = np.double))
            j+=1
return np.vstack(rows)  # convert list of vectors to array

从Python 2.6开始，您可以利用IO基类中更复杂的函数。所以上面评分最高的答案可以改写为:

    with open("datafile") as myfile:
       head = myfile.readlines(N)
    print head

(你不必担心你的文件少于N行，因为没有StopIteration异常抛出。)

如果你想快速读取第一行并且不关心性能，你可以使用.readlines()返回列表对象，然后对列表进行切片。

例如，前5行:

with open("pathofmyfileandfileandname") as myfile:
    firstNlines=myfile.readlines()[0:5] #put here the interval you want

注意:整个文件是读取的，所以不是最好的从性能的角度来看，但它 是易于使用，快速编写和易于记忆，所以如果你只是想执行 一些一次性计算非常方便

print firstNlines

与其他答案相比，一个优点是可以轻松地选择行范围，例如跳过前10行[10:30]或最后10行[:-10]或只选择偶数行[::2]。