代码示例

def read_line_with_readlines(filename, line_number):
    """使用readlines()读取特定行"""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
        lines = file.readlines()
        if 1 <= line_number <= len(lines):
            return lines[line_number-1].strip()
        return None

# 使用示例
content = read_line_with_readlines('example.txt', 5)
print(f"第5行的内容: {content}")

特点：

• 一次性读取整个文件到内存
• 简单易用，代码直观
• 适合处理小文件
• 对于大文件可能导致内存不足

代码示例

def read_line_with_loop(filename, line_number):
    """通过循环遍历读取特定行"""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
        current_line = 1
        for line in file:
            if current_line == line_number:
                return line.strip()
            current_line += 1
        return None

# 使用示例
content = read_line_with_loop('large_file.log', 1000)
print(f"第1000行的内容: {content}")

特点：

• 内存效率高，适合处理大文件
• 只读取到所需行为止
• 代码稍复杂但效率高
• 需要访问文件开头行时效率最高

代码示例

import linecache

def read_line_with_linecache(filename, line_number):
    """使用linecache读取特定行"""
    line = linecache.getline(filename, line_number)
    return line.strip() if line else None

# 使用示例
content = read_line_with_linecache('config.ini', 3)
print(f"第3行的内容: {content}")

# 清除缓存（在读取多个文件时很重要）
linecache.clearcache()

特点：

• 专门为读取特定行设计
• 内部使用缓存提高多次读取效率
• 简洁的API调用
• 适合需要多次读取不同行的场景

代码示例

from itertools import islice

def read_line_with_islice(filename, line_number):
    """使用islice读取特定行"""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
        # 获取单个行
        line = next(islice(file, line_number-1, line_number), None)
        return line.strip() if line else None

# 读取行范围示例
def read_line_range(filename, start_line, end_line):
    """读取行范围"""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
        lines = islice(file, start_line-1, end_line)
        return [line.strip() for line in lines]

# 使用示例
content = read_line_with_islice('data.csv', 10)
print(f"第10行的内容: {content}")

lines_10_to_20 = read_line_range('data.csv', 10, 20)
print(f"第10-20行的内容: {lines_10_to_20}")

特点：

• 高效获取行范围
• 内存友好
• 适用于需要多行内容的场景
• 代码简洁且高效

最佳实践建议：

• 小文件处理：使用readlines()最简单直接
• 大文件单个行：使用循环遍历或linecache
• 需要读取多个不同行：优先选择linecache模块
• 读取行范围：使用itertools.islice最有效
• 处理超大型文件：始终使用迭代方法（循环或islice）
• 考虑异常处理：添加文件不存在、行号超出范围等处理
• 注意编码问题：明确指定文件编码（如utf-8）