在 Python 开发者的日常工具箱中，文件操作无疑是最基础也最核心的技能之一。无论你是正在构建日志分析工具的资深工程师，还是刚开始学习 Python 编程的学生，掌握如何从 .txt 文件中读取数据并将其打印到控制台，都是必不可少的。
在这篇文章中，我们将深入探讨在 Python 中处理文本文件的各种方法。我们不会仅仅停留在“能跑就行”的层面，而是会像实战项目一样，从最基础的读取到包含异常处理的健壮代码，带你全面了解如何优雅地处理文件 I/O。你将学到 INLINECODEa75cc1a7 函数的奥秘，上下文管理器（INLINECODE2d2f230d 语句）的重要性，以及如何处理大文件和字符编码等棘手问题。
为什么文件处理如此重要？
在开始编码之前，让我们先花一点时间理解为什么我们需要关注文件打印的逻辑。在实际开发中，我们经常需要读取配置文件、分析服务器日志或处理用户上传的数据。简单地使用 print() 函数只能输出变量，而要从外部世界获取数据，文件 I/O 是桥梁。
在接下来的示例中，为了演示代码，我们假设你已经在 Python 脚本所在的目录下创建了一个名为 INLINECODEf753d38a 的文件。如果文件不在同一目录，请确保在代码中使用完整的绝对路径。我们的 INLINECODE72c0c9d1 内容如下：
Hello Python World!
This is a sample text file.
File handling is fun.
方法一：使用 INLINECODE35d2ead2 和 INLINECODE8432cf9e 读取全部内容
这是最直观的方法：打开文件，一次性读取所有内容，然后打印。这种方法非常适用于处理较小的配置文件或文本。
在这个例子中，我们使用了 Python 强大的异常处理机制（INLINECODE31b63f02）。作为开发者，我们必须预见到文件可能不存在（INLINECODEb5a68676）或者程序没有读取权限的情况。通过捕获异常，我们可以防止程序崩溃，并向用户输出友好的错误信息。
# 定义文件路径
file_path = ‘sample.txt‘
try:
# 使用 ‘with‘ 语句打开文件，确保文件在使用后自动关闭
# ‘r‘ 表示以只读模式打开
with open(file_path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
# 读取文件的全部内容
file_content = file.read()
# 打印内容到控制台
print("--- 开始打印文件内容 ---")
print(file_content)
print("--- 文件内容打印完毕 ---")
except FileNotFoundError:
# 当文件找不到时执行
print(f"错误：找不到文件 ‘{file_path}‘，请检查路径是否正确。")
except PermissionError:
# 当没有权限读取文件时执行
print(f"错误：没有权限读取文件 ‘{file_path}‘。")
except Exception as e:
# 捕获其他未知异常
print(f"发生了一个未预期的错误: {e}")
代码解析：
-
with open(...): 这是 Python 推荐的上下文管理器。它会在代码块执行完毕后自动关闭文件，即使在读取过程中发生了异常，也能保证资源被正确释放。这是一个优秀的 Python 开发者必须养成的习惯。 -
encoding=‘utf-8‘: 虽然在某些系统上是可选的，但显式指定编码格式是最佳实践。这可以避免在不同操作系统（如 Windows 和 Linux）之间迁移代码时出现乱码问题。 -
file.read(): 这个方法会将整个文件的内容加载到内存中。如果文件非常大（比如几个 GB 的日志文件），这可能会导致内存溢出。因此，这种方法更适合小文件。
方法二：使用 readlines() 逐行处理
有时候，我们不需要一次性把所有内容读进内存，或者我们需要对每一行数据进行单独的处理（例如，分析日志中的每一行错误）。这时，readlines() 方法就派上用场了。
在这个示例中，我们将逐行读取文件，并使用 strip() 方法去除行末的换行符，使输出更加整洁。
file_path = ‘sample.txt‘
try:
with open(file_path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
# 读取所有行并返回一个列表
lines = file.readlines()
print("--- 逐行打印内容 ---")
# 使用循环遍历列表中的每一行
for index, line in enumerate(lines, start=1):
# 使用 strip() 去除首尾的空白字符（包括
）
clean_line = line.strip()
print(f"第 {index} 行: {clean_line}")
except FileNotFoundError:
print(f"错误：无法找到文件 ‘{file_path}‘。")
except IOError:
print(f"错误：读取文件时发生了 I/O 问题。")
深入理解：
在这个例子中，我们引入了 enumerate() 函数。这是一个非常实用的技巧，它允许我们在循环的同时获取当前行的索引（行号）。这在生成报告或调试时非常有用，可以让你清晰地告诉用户数据出在了哪一行。
方法三：直接遍历文件对象（内存效率最优）
你可能不知道，Python 的文件对象本身就是可迭代的。这意味着我们可以直接在 INLINECODEd47bafed 循环中使用文件对象，而不需要调用 INLINECODEda6d8901。这是处理大文件时的“黄金标准”。
与 readlines() 不同（它会把所有行一次性加载到内存），直接遍历文件对象采用的是惰性加载（Lazy Loading）策略：它只在需要时才读取当前行到内存中。这意味着即使文件有 10GB，这个脚本也只占用极少的内存。
file_path = ‘sample.txt‘
print(f"正在读取并打印 {file_path}...")
try:
with open(file_path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
# 直接迭代文件对象
for line in file:
# 打印每一行，使用 end="" 防止 print 自带换行导致空行
# 或者再次使用 strip()
print(line.strip())
except FileNotFoundError:
print("文件不存在，请检查路径。")
实用见解：
当你需要处理海量日志文件时，请务必使用这种方法。它是 Python 文件处理中性能最好、资源占用最低的方式之一。记住：数据量大时，避免使用 INLINECODE4cd7e38a 或 INLINECODE8d5d8879。
方法四：使用 pathlib 进行现代文件操作
Python 3.4 及以上版本引入了 INLINECODE89f0dbb0 库，它采用面向对象的方式来处理文件路径，比传统的 INLINECODEecca164d 更加直观和现代化。我们可以结合 pathlib 来读取文件，这让代码看起来更加简洁优雅。
from pathlib import Path
# 定义路径对象
file_path = Path(‘sample.txt‘)
# 检查文件是否存在，这是一个很好的防御性编程习惯
if file_path.exists() and file_path.is_file():
try:
# read_text() 是 pathlib 提供的便捷方法，自动处理了 open 和 close
content = file_path.read_text(encoding=‘utf-8‘)
print("--- 使用 Pathlib 读取的内容 ---")
print(content)
except Exception as e:
print(f"读取文件出错: {e}")
else:
print(f"文件 {file_path} 不存在或不是一个有效的文件。")
为什么推荐 pathlib？
Path.read_text() 封装了打开和关闭文件的繁琐细节，让代码专注于业务逻辑。对于简单的文本读取任务，这是目前最 Pythonic（最符合 Python 风格）的写法。
常见误区与最佳实践
在我们的开发经历中，见过许多因为文件处理不当导致的 bug。让我们来看看你应该避免什么，以及应该做什么。
#### 1. 忘记关闭文件
错误做法：
# 不推荐：文件可能因为异常而未关闭
f = open(‘file.txt‘)
print(f.read())
f.close() # 如果上面的代码报错，这一行不会执行
正确做法： 始终使用 with 语句。它就像一个安全网，确保无论发生什么，文件都会被妥善关闭，防止内存泄漏或文件被锁定。
#### 2. 忽视编码问题
如果你在 Windows 上读取一个在 Linux 上创建的文本文件，或者文件中包含特殊字符（如中文、Emoji），很可能会遇到 INLINECODE983e4a47。始终显式指定 INLINECODE1908cece 是解决这个问题的银弹。如果你的系统默认是 GBK，读取 UTF-8 文件会报错，反之亦然。明确指定编码可以保证代码的可移植性。
#### 3. 将整个大文件读入变量
正如我们在方法三中讨论的，如果你正在处理一个 5GB 的日志文件，使用 content = file.read() 会瞬间吞噬你的内存。一定要根据文件的大小选择合适的读取策略。
总结
在这篇文章中，我们像在实战项目中一样，全面探索了在 Python 中打印 .txt 文件内容的各种姿势。我们不仅学会了基础的 INLINECODE2c253bd9 和 INLINECODE97c55cc5，还掌握了如何利用 INLINECODE585c6fc4 语句写出更安全的代码，甚至接触了 INLINECODE52851169 这种现代写法。
让我们快速回顾一下关键点：
- 小文件： 使用 INLINECODE87674d0d 或 INLINECODEbf62ac74 的
read_text()，简单快捷。 - 逐行处理： 使用
file.readlines()配合循环，适合需要对每行进行索引或修改的场景。 - 大文件/高效率： 直接遍历文件对象（
for line in file），这是内存效率最高的方法。 - 安全第一： 永远使用 INLINECODE15cfd51e 语句和 INLINECODEb6643887 块来处理潜在的文件错误。
- 规范编码： 明确指定
encoding=‘utf-8‘，避免字符乱码的噩梦。
文件操作是 Python 自动化脚本的基石。现在，你已经拥有了编写健壮文件处理脚本所需的知识。建议你尝试编写一个小脚本，尝试读取一个真实的配置文件或日志文件，打印出其中包含特定关键词（如 "Error"）的行。这是巩固所学知识的最佳方式。
祝你编码愉快！