Python文件读取方法详解：read、readlines与readline的区别及内存优化

with open(filename) as fp: 
  dataMat = []
  for line in fp.readlines():
          # fp.readlines()返回一个list，list of strs
          # 也即line类型为`str`
    curLine = line.strip().split('\t')
          # 只有`str`类型才有strip()成员函数，
          # 在经过split()分割，得到list类型
          # 也即curLine类型为list
          # curLine 仍然是由字符串构成的list
    dataMat.extend([float(entry) for entry in curLine])
          # 对每一个类型进行强转

文件流成员函数

（1）fp.readlines()：该方法返回一个由字符串组成的列表（list of strs），其中文件中的每一行被视为一个独立的字符串，行与行之间的分隔符为换行符\n。

（2）str.strip()：这是字符串对象的一个成员函数，其作用是去除字符串首尾的指定字符（默认为空白字符），返回的结果依然是一个字符串。

（3）str.split()：同样是字符串的成员函数，用于根据指定的分隔符对字符串进行分割，返回值是一个由字符串构成的列表（list of strs）。

（4）从文件中读取的数据（无论是整行还是切分后的部分）均为字符串类型。若需进行数值计算，必须通过强制类型转换将其转换为数值类型。

read()、readlines()、readline()

（1）read()：一次性读取文件的全部内容，数据会加载到内存中，返回类型为字符串（str）。

（2）readlines()：一次性读取文件的所有行，数据同样置于内存中，返回类型为字符串列表（list of strs），这种方式较适合按行进行迭代处理。

for line in fp.readlines():
  ...
                # line 中的内容其实就是 readline 的内容

（3）readline()：逐行读取文件内容，每次调用返回一行字符串，返回类型为str。

while True:
  line = fp.readline()
  if not line:
    break
  ...

当需要读取的文件体积过大时，出于内存占用的考虑，应优先使用readline()方法进行逐行读取，以避免一次性加载全部数据导致内存溢出。

io.UnsupportedOperation: read

即表示不支持读操作。在使用with open() as fp语句时，如果文件流fp无法读取，通常是因为获取文件的mode（模式）不正确。例如，若将模式设置为'w'（只写文本模式）或'wb'（只写二进制模式），则文件对象仅支持写入，不支持读取。

总结

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