什么样的文件属于txt 文件?学Python才想起来要了解清楚txt 文件也不晚!

关注我：ღ双识求索ღ藏器于身，待时而动。

txt 的全称是 Text File（文本文件）。

它是一种纯文本格式的文件，仅包含字符数据，无二进制编码或复杂格式标记，可通过记事本、VS Code 等任意文本编辑器打开和编辑，是跨平台数据交换的基础格式之一。 ✅

1. 普通文本文件（.txt）

最典型的纯文本文件，无特殊格式标记，内容为 plain text。

苹果,香蕉,橙子,葡萄  猫,狗,鸟,鱼  

2. 日志文件（.log）

程序或系统生成的记录文件，通常以纯文本形式存储事件、错误等信息（如error.log、access.log）。

3. 配置文件（.ini/.conf/.cfg）

用于存储程序配置参数的文本文件（如 Windows 系统的config.ini、Linux 的nginx.conf）。

4. 代码文件（.py/.js/.html/.css/.java 等）

所有编程语言的源代码文件均为纯文本格式，通过特定语法标记逻辑（如 Python 的.py、JavaScript 的.js）。

# 打开文件并读取第一行  with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:      first_line = f.readline().strip()  # 读取第一行，去掉首尾空格和换行符  # 分割第一行数据（按逗号）  data_list = first_line.split(",")  # 获取第1行第1列的数据（索引0）  first_cell = data_list[0]  print("第1行第1列的数据：", first_cell)  # 输出：第1行第1列的数据

5. 结构化文本文件（.json/.xml/.yaml/.toml）

以文本形式存储结构化数据的文件：

• .json
  ：轻量级数据交换格式（如data.json）；
• .xml
  ：标记语言（如config.xml）；
• .yaml
  /.toml：更易读的配置格式。

6. 脚本文件（.bat/.sh/.cmd）

批处理或 shell 脚本文件，用于自动化执行命令（如 Windows 的.bat、Linux 的.sh）。

7. 标记语言文件（.md/.rst）

带格式标记的文本文件：

• .md
  ：Markdown 文件（如README.md）；
• .rst
  ：reStructuredText 文件（常用于文档生成）。

8. 其他分隔符文件（.tsv/.psv）

类似 CSV 的文本文件，用制表符（\t）或竖线（|）分隔列（如.tsv为制表符分隔）。

关键区分点

不属于 txt 文件的类型：二进制格式文件（如.docx、.xlsx、.png、.exe），这些文件包含非字符数据，无法通过纯文本编辑器正确解析。

纯文本文件的核心优势是跨平台兼容性强、体积小、易编辑，是数据交换和存储的基础格式之一。 ✅

CSV 的全称是 Comma-Separated Values（逗号分隔值）。

它是一种纯文本格式的表格数据交换标准，通过逗号分隔不同列的数据，每行代表一条记录，广泛用于 Excel、数据库、编程语言之间的结构化数据传输。 ✅

CSV（逗号分隔值）是一种轻量级表格数据交换格式，其特点可总结为以下几点：

1. 纯文本格式

• 由普通字符组成，无二进制数据，可用任何文本编辑器（如记事本、VS Code）打开和编辑。
• 可读性强，人类可直接理解内容结构。

2. 简单结构化

• 行
  ：每行代表一条记录（如一条数据）。
• 列
  ：列之间用分隔符（默认逗号，也支持分号、制表符等）划分。
• (无论字段是否带逗号，用csv模块都能正确处理：如果文件用 ** 制表符（\t）或分号（;）** 分隔，只需在csv.reader中指定delimiter参数：)
• 索引规则
  ：行、列索引均从 0 开始（与 Python 列表一致）。

import csvwith open("data.csv", "r", encoding="utf-8") as f:    reader = csv.reader(f)# 处理TSV文件（制表符分隔）(f, delimiter="\t")    rows = list(reader)  # 转换为列表方便索引    target_value = rows[2][1]  # 第3行第2列print(target_value)

3. 兼容性极强

• 支持几乎所有工具：Excel、Google Sheets、数据库（MySQL、PostgreSQL）、编程语言（Python、Java、R）等均可直接导入 / 导出。
• 跨平台：Windows、Mac、Linux 系统通用，无格式冲突。(分隔符划分列 + 行列索引从 0 开始，而csv模块是 Python 中处理 CSV 文件最可靠的工具，能自动处理带引号的字段、不同分隔符等复杂场景。)

with open("data.csv", "r", encoding="utf-8") as f:  # 或gbk，根据文件实际编码    reader = csv.reader(f)# 处理TSV文件（制表符分隔）csv.reader(f, delimiter="\t")

4. 体积小巧高效

• 无冗余格式信息（如字体、颜色、公式），文件大小远小于 Excel（.xlsx）等二进制格式。
• 传输和存储成本低，适合大规模数据交换。

5. 灵活处理特殊字段

• 若字段包含分隔符（如 "北京,朝阳区"）或换行符，可用引号（"）包裹，避免解析错误。(此时不能直接用split(",")，否则会错误分割。需使用 Python 内置的csv模块处理：)
• 示例："姓名","年龄","地址","北京,朝阳区" → 正确识别为 4 列。

import csvwith open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:    reader = csv.reader(f)    first_row = next(reader)  # 获取第一行数据    first_col = first_row[0]  # 第1列（索引0）print(first_col)  # 输出带引号的字段（如"北京,朝阳区"）

6. 局限性

• 不支持复杂格式：无法保存字体、颜色、单元格合并、公式、图片等。
• 依赖分隔符一致性：需确保所有行使用相同分隔符，否则易解析失败。

关键实践建议

• 用 Python 内置 csv 模块处理 CSV 文件，自动解决分隔符、引号等问题，避免手动分割错误。
• 若需处理复杂格式（如公式、图表），建议使用 Excel 或数据库格式，而非 CSV。

import csv# 获取第1行第1列的数据with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:    reader = csv.reader(f)    first_line = next(reader)  # 读取第一行    first_column = first_line[0]  # 取第一列（索引0）print("第1行第1列：", first_column)

CSV 是数据交换的 “通用语言”，简单、高效、跨平台是其核心优势！ ✅

在这辽阔的世界，浩瀚的宇宙,其实每个人都是坐井观天，区别只是井口的大小而已，所以才有人谈格局，把格局打开就是希望你能够想象到井口以外的景象！多学习一些知识,我觉得是可以开阔眼界的一条捷径!

欢迎交流,有任何问题欢迎留言讨论

一起努力学习,解锁更多自动化数据分析技巧!

双识求索，在线充电，执着不倦，磨刀不止，藏器于身，待时而动。

如果没有很多很多的钱，能有很多很多的爱也很好,能够利用VBA解决很多很多的问题也不错！