Python文件逐行读取方法对比

Python读取文件内容，哪种方式更高效？本文对比了Python中四种常见的逐行读取文件方法，包括`readlines()`、`for line in f`迭代、`readline()`以及生成器方式，深入分析了它们在内存使用、速度以及适用场景上的差异。`readlines()`适合小文件，支持索引访问；`for line in f`内存效率高，是大文件读取的首选；`readline()`可以精确控制读取过程，但代码相对繁琐；而生成器则专门用于处理超大文件，避免内存溢出。日常开发中，推荐使用`for`循环进行文件读取，兼顾简洁与效率，并根据文件大小和访问需求选择最合适的方案，有效避免内存浪费，提升程序性能。

readlines()适合小文件且需索引访问；2. for line in f最推荐，内存高效；3. readline()可精确控制但代码繁琐；4. 生成器适合超大文件。日常优先用for循环读取，避免内存浪费。

Python中按行读取文件有多种方法，每种方式在内存使用、速度和适用场景上有所不同。下面介绍几种常见的方法，并对比它们的特点，帮助你根据实际需求选择最合适的方式。

1. readlines()：一次性读取所有行

使用 readlines() 方法会将整个文件的所有行加载到一个列表中，每一行作为一个元素。

<code>with open('file.txt', 'r') as f:<br>    lines = f.readlines()<br>for line in lines:<br>    print(line.strip())</code>

优点： 可以多次遍历，支持索引操作。
缺点： 文件较大时会占用大量内存，不适合处理大文件。

2. for line in file：逐行迭代（推荐）

直接对文件对象进行迭代，每次读取一行，内存友好。

<code>with open('file.txt', 'r') as f:<br>    for line in f:<br>        print(line.strip())</code>

优点： 内存效率高，适合大文件，代码简洁。
缺点： 仅支持单次遍历，不能通过索引访问某一行。

3. readline()：逐行读取（一次一行）

使用 readline() 每次调用返回一行内容，读到文件末尾返回空字符串。

<code>with open('file.txt', 'r') as f:<br>    while True:<br>        line = f.readline()<br>        if not line:<br>            break<br>        print(line.strip())</code>

优点： 精确控制读取过程，适合需要条件跳出的场景。
缺点： 代码较繁琐，性能略低于直接 for 循环。

4. 使用生成器或逐块处理超大文件

对于极大型文件，可以自定义生成器按需读取，进一步优化内存。

<code>def read_lines(f_path):<br>    with open(f_path, 'r') as f:<br>        for line in f:<br>            yield line.strip()<br><br>for line in read_lines('huge_file.txt'):<br>    print(line)</code>

这种方式结合了惰性加载和可复用性，适合复杂数据流处理。

基本上就这些。日常使用中，for line in f 是最推荐的方式，兼顾简洁与效率。只有在需要重复访问或随机读取行时才考虑 readlines()，而处理超大文件建议使用生成器模式。不复杂但容易忽略的是内存控制，选对方法能避免程序崩溃。

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