Comment lire un fichier texte dans une liste en Python (avec exemples)

Vous pouvez utiliser l’une des deux méthodes suivantes pour lire un fichier texte dans une liste en Python :

Méthode 1 : utilisez open()

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

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

Méthode 2 : utilisez loadtxt()

from numpy import loadtxt

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

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode dans la pratique.

Exemple 1 : lire un fichier texte dans une liste à l’aide d’open()

Le code suivant montre comment utiliser la fonction open() pour lire un fichier texte appelé my_data.txt dans une liste en 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

Exemple 2 : lire un fichier texte dans une liste à l’aide de loadtxt()

Le code suivant montre comment utiliser la fonction NumPy loadtxt() pour lire un fichier texte appelé my_data.txt dans un tableau 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

L’avantage de l’utilisation de loadtxt() est que nous pouvons spécifier le type de données lors de l’importation du fichier texte en utilisant l’argument dtype .

Par exemple, nous pourrions spécifier le fichier texte à importer dans un tableau NumPy sous forme d’entier :

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

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction loadtxt() ici .

Ressources additionnelles

Les tutoriels suivants expliquent comment lire d’autres fichiers en Python :

Comment lire un fichier CSV avec NumPy
Comment lire des fichiers CSV avec Pandas
Comment lire un fichier texte avec Pandas