# 使用readline()读取文件
file = open('example.txt', 'r', encoding='utf-8')

# 读取第一行
line = file.readline()
print("第一行:", line)

# 读取后续行
while line:
    line = file.readline()
    if line:  # 避免打印空行
        print("后续行:", line.strip())

file.close()  # 记得关闭文件

💡 注意： 使用readline()时，务必在完成操作后调用close()方法关闭文件，否则可能导致资源泄露。

# 使用readlines()读取文件
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()
    
    # 现在lines是包含所有行的列表
    for i, line in enumerate(lines, 1):
        print(f"行 {i}: {line.strip()}")

# 直接迭代文件对象
with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        # 处理每一行内容
        processed_line = line.strip().upper()
        print(processed_line)

# 使用with语句处理文件
try:
    with open('data.log', 'r', encoding='utf-8') as log_file:
        for line_number, line in enumerate(log_file, 1):
            if 'ERROR' in line:
                print(f"在行 {line_number} 发现错误: {line.strip()}")
except FileNotFoundError:
    print("错误：文件未找到")
except IOError:
    print("错误：读取文件时发生I/O错误")

💎 最佳实践： 始终使用with语句处理文件，它相当于：

file = open('file.txt')
try:
    # 文件操作
finally:
    file.close()

# 处理大文件的优化方法
def process_large_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as large_file:
        # 使用迭代器逐行处理
        for line in large_file:
            process_line(line)  # 逐行处理函数
            
            # 可选：定期报告进度
            if file.tell() % 1000000 < 100:  # 每约1MB报告一次
                print(f"已处理: {file.tell()/(1024*1024):.2f} MB")

def process_line(line):
    # 这里是实际的行处理逻辑
    # 示例：提取包含特定关键词的行
    if 'critical' in line.lower():
        save_to_report(line.strip())

def save_to_report(content):
    # 将重要内容保存到报告文件
    with open('report.txt', 'a', encoding='utf-8') as report:
        report.write(content + '\n')

大文件处理关键点：

• 使用迭代器逐行读取，避免一次性加载整个文件
• 在单独的模块中处理每行内容，保持代码模块化
• 分批写入结果，而不是每行都打开/关闭输出文件
• 使用file.tell()跟踪处理进度
• 考虑使用缓冲区和块读取处理特殊格式文件