Como ler um arquivo de texto em uma lista em python (com exemplos)

Você pode usar um dos dois métodos para ler um arquivo de texto em uma lista em Python:

Método 1: use open()

 #define text file to open
my_file = open(' my_data.txt ', ' r ')

#read text file into list
data = my_file. read ()

Método 2: use loadtxt()

 from numpy import loadtxt

#read text file into NumPy array
data = loadtxt(' my_data.txt ')

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática.

Exemplo 1: Leia um arquivo de texto em uma lista usando open()

O código a seguir mostra como usar a função open() para ler um arquivo de texto chamado my_data.txt em uma lista em Python:

 #define text file to open
my_file = open(' my_data.txt ', ' r ')

#read text file into list 
data = my_file. read ()

#display content of text file
print (data)

4
6
6
8
9
12
16
17
19

Exemplo 2: Leia um arquivo de texto em uma lista usando loadtxt()

O código a seguir mostra como usar a função NumPy loadtxt() para ler um arquivo de texto chamado my_data.txt em um array NumPy:

 from numpy import loadtxt

#import text file into NumPy array
data = loadtxt(' my_data.txt ')

#display content of text file
print (data)

[4. 6. 6. 8. 9. 12. 16. 17. 19.]

#display data type of NumPy array
print ( data.dtype )

float64

A vantagem de usar loadtxt() é que podemos especificar o tipo de dados ao importar o arquivo de texto usando o argumento dtype .

Por exemplo, poderíamos especificar o arquivo de texto a ser importado para um array NumPy como um número inteiro:

 from numpy import loadtxt

#import text file into NumPy array as integer
data = loadtxt(' my_data.txt ', dtype=' int ')

#display content of text file
print (data)

[4 6 6 8 9 12 16 17 19]

#display data type of NumPy array
print ( data.dtype )

int64

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da função loadtxt() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como ler outros arquivos em Python:

Como ler um arquivo CSV com NumPy
Como ler arquivos CSV com Pandas
Como ler um arquivo de texto com Pandas