txt文件是我们比较常见的一种文件，读取txt文件其实很简单，下面我介绍3种读取txt文件的方法，感兴趣的可以了解一下，一种是最基本的方法，使用python自带的open函数进行读取，一种是结合numpy进行读取，最后一种是利用pandas进行读取，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0主要介绍如下：
为了更好的说明问题，我这里新建一个test.txt文件，主要有4行4列数据，每列之间使用空格分开，截图如下，将这些数据读取到程序中：
1.方法一：使用最基本的open函数进行读取，这里我将数据读取到一个列表中，无非就是open打开文件、read读取文件、close关闭文件3个步骤，主要代码如下：
程序运行截图如下，已经成功打印出txt数据，这里默认读取的都是字符串类型，需要的话，可以进行类型转换，int,float都行：
2.方法二：使用numpy包的loadtxt方法（在处理实验数据中经常用到），numpy是python的一个科学库，至于安装的话，我这里不再赘述，网上的教程很多，使用loadtxt方法读取txt文件主要代码如下（这里要求的数据必须是数字，不能是字母等字符，不然会报错，因为numpy本身是做计算的，所以读取的数据已经转化为数值类型，非字符串，这种方法在处理实验数据中经常会用到，简单快捷）：
程序运行截图如下，已经成功打印出txt数据，这里返回的是ndarray类型：
3.方法三：使用pandas的read_table方法进行读取，pandas是python的一个数据处理的包，功能很强大，提供了许多现成的读取各种文件的方法，像csv文件的read_csv方法，excel文件的read_excel方法等，主要代码如下（这里不必要是数值的数据）：
程序运行结果如下，已经成功打印出数据，这里返回的是DataFrame类型：
至此3种方法都已介绍完毕，至于使用哪种方法，视具体环境而定，也因人而已，哪种方法使用起来顺手就用哪种方法，不过后面两种方法更简单，快捷一些。这里不足的是，我这里假设数据是结构化的，如果是非结构化，杂乱无章的数据，那就使用open函数慢慢读吧，后面两种方法都不能直接使用，需将数据调整成一定格式的结构化数据才能使用，目前就介绍这3种方法，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
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python读取txt文件三个方法告诉你：
方法一：
#read txt method one
f = open("./image/abc.txt")
line = f.readline()
while line:
print line
line = f.readline()
f.close()
方法二：
#read txt method two
f = open("./image/abc.txt")
for line2 in open("./image/abc.txt"):
print line2
方法三：
#read txt method three
f2 = open("./image/abc.txt","r")
lines = f2.readlines()
for line3 in lines:
print line3
1、如果TXT文件中有两列，可以设定数组，然后分别获取数据
2、上述文件使用的是相对路径，当然也可以使用绝对路径
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使用for in循环读取文件，然后直接用write方法写入就OK了，这种方法是最简单了，读取一般的小文件没什么问题，当读取大文件就会出现一下问题。
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