在日常的 Python 编程和数据处理工作中，我们经常需要与外部文件打交道。无论是处理日志文件、分析 CSV 数据，还是读取配置信息，将文本文件的内容加载到内存中的列表（List）里都是最基础也是最关键的第一步。你可能已经遇到过这样的情况：手里有一个文本文件，需要把里面的每一行数据都提取出来，变成一个可以方便遍历、修改和计算的列表。
在这篇文章中，我们将深入探讨几种将文本文件读取到 Python 列表中的主流方法。我们不仅要学会“怎么做”，还要理解“为什么这么做”，以及在不同场景下如何选择最合适的策略。我们将从最基本的读写操作开始，逐步过渡到更高效、更 Pythonic（符合 Python 风格）的技巧。为了演示这些方法，我们将使用一个名为 data.txt 的文本文件作为示例，它的内容非常简单：
让我们开始吧！
目录
为什么列表是处理文件数据的理想容器？
在正式进入代码之前，让我们先思考一下为什么我们要将文件读入列表。Python 的列表（List）是一种非常灵活的数据结构，它是有序的、可变的，并且可以存储不同类型的数据。当我们处理文本文件时，通常将文件的每一行视为一个独立的数据单元。将这些行存储在列表中，意味着我们可以通过索引（如 INLINECODEccfce6bc）轻松访问第一行，或者使用切片（INLINECODE894174e9）获取特定的几行，甚至可以使用循环对每一行进行统一处理。这种将线性文件映射为线性列表的方式，非常符合我们的直觉。
方法一：使用 readlines() —— 最直观的方式
当我们第一次尝试读取文件时，readlines() 是最容易被想到的方法。正如它的名字一样，它的作用就是“读取所有的行”。
核心逻辑
INLINECODE224c6a71 是文件对象的一个方法，它会读取文件中的所有内容，并将每一行作为一个元素，存储在一个列表中返回。有一点需要注意的是，它会在每行末尾保留换行符 INLINECODE2dc9ab0f。这在某些情况下非常有用（比如你需要区分行尾），但在大多数数据处理场景下，你可能需要手动去除它。
代码示例
# 使用 readlines() 读取文件
with open(‘data.txt‘, ‘r‘) as file:
# 调用 readlines() 方法，直接获得一个列表
lines_list = file.readlines()
# 打印类型和内容以验证
print(f"数据类型: {type(lines_list)}")
print(f"列表内容: {lines_list}")
输出结果
[‘Hello geeks
‘, ‘Welcome to Geeksforgeeks
‘]
深入解析
在这个例子中，我们使用了 with open(...) 语句。这是 Python 中处理文件的最佳实践，因为它会自动管理文件的打开和关闭，即使在读取过程中发生错误，文件也能被正确关闭，防止数据损坏或资源泄露。
从输出结果可以看出，我们成功得到了一个列表。但是请注意字符串末尾的 INLINECODE61b9afe7。如果你直接打印这个列表，或者在处理文本时对换行符敏感，这个“副产品”可能会带来困扰。如果你希望得到干净的字符串，你通常需要配合 INLINECODE7dc2fe4b 方法使用，例如：[line.strip() for line in lines_list]。
方法二：使用 read().splitlines() —— 更清爽的列表
如果你不希望列表中的每个元素都带着恼人的换行符，那么这种方法是绝佳的选择。它结合了 INLINECODE9bfe5693 和 INLINECODEda5fa2b4 两个方法的优点。
核心逻辑
-
file.read(): 这个方法会将整个文件的内容作为一个巨大的字符串读取出来。 - INLINECODE5b2564ff: 这是一个字符串方法，它会根据换行符（如 INLINECODEb405769e, INLINECODE7de420f3, INLINECODE7ab71708）将那个巨大的字符串切分成一个列表。最棒的是，切分结果中不包含换行符。
代码示例
# 使用 read().splitlines() 获取不带换行符的列表
with open(‘data.txt‘, ‘r‘) as file:
# 先读取全部内容为字符串，再按行分割
clean_list = file.read().splitlines()
print(f"数据类型: {type(clean_list)}")
print(f"列表内容: {clean_list}")
输出结果
[‘Hello geeks‘, ‘Welcome to Geeksforgeeks‘]
实际应用场景
这种方法非常适合处理那些你需要立即进行文本分析或比较的场景。例如，你需要读取一个关键词列表，并检查用户输入是否包含这些关键词。如果列表里全是带 INLINECODE4705a97b 的字符串，你的字符串匹配逻辑就会变得复杂。使用 INLINECODE4bac74ce 可以直接拿到干净的数据，省去了后续清洗的步骤。
方法三：使用列表推导式 —— 处理数字与复杂转换
前面两种方法主要针对纯文本。但在实际开发中，我们经常遇到存储数字的文本文件（比如每行一个数字）。如果你直接用 INLINECODE090530db，你会得到一个全是字符串的列表（如 INLINECODEf0f65df8），而不是数字（[1, 2]）。这时候，列表推导式就派上用场了。
核心逻辑
列表推导式是 Python 中非常优雅的特性，它允许我们在一行代码中完成循环、条件判断和类型转换。我们可以直接遍历文件对象（文件对象本身是可迭代的），在遍历的过程中对每一行进行处理。
代码示例
假设我们有一个名为 Numeric_data.txt 的文件，内容如下：
10
20
30
40
50
我们可以这样读取它：
# 使用列表推导式读取并转换数字文件
with open(‘Numeric_data.txt‘, ‘r‘) as file:
# 读取每一行，去除空白符，并转换为整数
numbers = [int(line.strip()) for line in file]
print(f"数据类型: {type(numbers)}")
print(f"转换后的列表: {numbers}")
输出结果
[10, 20, 30, 40, 50]
深入解析
这段代码非常强大。让我们拆解一下 [int(line.strip()) for line in file] 发生了什么：
-
for line in file: Python 允许直接遍历文件对象，这会自动地一行一行读取文件，非常节省内存。 - INLINECODEf6746d03: 去除每行首尾的空白字符，包括换行符 INLINECODE76e275f6 和空格。
-
int(...): 将清洗后的字符串立即转换为整数。 -
[...]: 将所有处理后的整数收集成一个新的列表。
实用见解：这种方法不仅限于整数。如果文件里是浮点数，你可以用 float()；如果需要特定的格式，你可以加入更复杂的逻辑。这是将原始文件数据转化为程序可用数据结构的最灵活方式。
方法四：使用 list() 构造函数 —— 快速转换
如果你觉得 INLINECODE2fe4dd5e 的名字不够直观，或者你仅仅想要一个简单的、包含换行符的列表，那么直接使用 INLINECODEa7bf6108 函数是一个不错的选择。
核心逻辑
在 Python 中，INLINECODEec1edf8f 构造函数可以接受任何可迭代对象（iterable）。由于文件对象本身就是行的迭代器，直接将文件对象传给 INLINECODE7207b746，它会自动遍历文件并将每一行作为元素存入列表。其效果与 readlines() 几乎完全一致。
代码示例
# 使用 list() 构造函数转换文件对象
with open(‘data.txt‘, ‘r‘) as file:
# 直接将文件对象转为列表
lines_from_constructor = list(file)
print(f"数据类型: {type(lines_from_constructor)}")
print(f"列表内容: {lines_from_constructor}")
输出结果
[‘Hello geeks
‘, ‘Welcome to Geeksforgeeks
‘]
何时使用它？
这种方式在写法上非常简洁。特别是在进行函数式编程或编写较短的脚本时，INLINECODEbff90d14 看起来非常干净利落。但请记住，和 INLINECODEf9eb08c0 一样，列表中会保留换行符。
性能优化与最佳实践
虽然上面介绍的方法对于中小型文件都足够有效，但作为一名专业的开发者，我们需要考虑到性能和内存占用。
1. 内存占用问题
注意：方法一（INLINECODEdf33df7c）、方法二（INLINECODEbfd99f61）和方法四（list()）都有一个共同点：它们都会一次性将整个文件加载到内存中。
- 小文件（< 10MB）：完全不用担心，使用上述任何一种方法都可以，速度极快。
- 大文件（> 500MB）：如果你尝试用
readlines()读取一个 2GB 的日志文件，你的程序可能会瞬间消耗掉 2GB+ 的内存，甚至导致系统崩溃。
2. 处理大文件的策略：逐行读取
对于超大文件，我们应该避免一次性生成列表，而是使用“生成器”或者直接在循环中处理。如果你必须生成一个列表（例如后续需要随机访问中间的某一行），那确实需要大量内存；但如果只是遍历处理，请这样做：
# 内存友好的逐行处理方式（不生成完整列表）
with open(‘large_log_file.txt‘, ‘r‘) as file:
for line in file: # 每次只读取一行到内存中
processed_line = line.strip()
# 在这里处理每一行，处理完就会被垃圾回收
# ...
这种方式无论文件有多大，内存中始终只保留一行数据。
3. 编码问题
在读取文件时，你可能会遇到 INLINECODE79680684。这通常是因为文件不是 UTF-8 编码的。为了代码的健壮性，建议在 INLINECODE609f3f6f 函数中显式指定编码格式，或者处理可能的异常：
try:
with open(‘data.txt‘, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as file:
data = file.readlines()
except UnicodeDecodeError:
print("遇到编码问题，尝试使用其他编码如 ‘gbk‘ 或 ‘latin-1‘")
常见错误与解决方案
在将文件读取到列表的过程中，初学者经常会遇到一些“坑”。让我们看看如何避开它们。
错误 1：忘记去除换行符
这是最常见的问题。当你把列表元素拼接在一起时，会发现中间多出了空行。
- 错误现象：
print("".join(my_list))输出结果行距过大。 - 解决方案：使用 INLINECODE3c0578be 或者在列表推导式中使用 INLINECODE9aaf61da。
错误 2：忘记关闭文件（不使用 with 语句）
如果你使用 INLINECODEa51f9b8c 而不使用 INLINECODE34d98239 语句，一旦程序在读取文件时崩溃，文件句柄就会一直被占用，在 Windows 上你甚至无法手动删除该文件。
- 解决方案：永远使用
with open(...)上下文管理器。
错误 3：路径错误
很多时候，代码没问题，但是 Python 找不到文件。默认情况下，Python 会在当前脚本所在的目录下查找文件。
- 解决方案：使用绝对路径，或者在代码中打印当前工作目录
os.getcwd()来确认文件位置。
总结与后续步骤
我们在这篇文章中详细探讨了四种将文本文件读取为列表的方法，每种方法都有其独特的适用场景：
-
readlines()：标准方法，适合需要保留换行符的场景，或者文件较小时。 -
read().splitlines()：适合需要获取干净、无换行符文本列表的场景，非常常用。 -
列表推导式：最强大的方法，适合需要读取文件并进行即时类型转换（如字符串转整数）的场景。 - INLINECODEc6bbd86e：语法最简洁，功能等同于 INLINECODEcd931ed4。
对于你的下一个项目，我们建议你根据文件的大小和内容的格式来选择合适的方法。如果处理的是包含配置信息的简单文本，splitlines() 通常是首选；如果处理的是数值数据，列表推导式是不二之选。
现在，既然你已经掌握了如何将数据加载到列表中，为什么不试着对这些数据进行一些操作呢？你可以尝试对这些列表进行排序、去重，或者使用 matplotlib 将这些数据可视化。Python 的数据处理之旅才刚刚开始！
希望这篇文章能帮助你更好地理解 Python 的文件操作。如果你在实践过程中遇到任何问题，或者想了解更高级的文件处理技巧（如 CSV 模块或 Pandas 库），欢迎随时查阅相关文档继续探索。
祝编码愉快！