将以逗号从文件中读取的列表拆分为单独元素的列表

Question

读入文件内容的问题在于，当读入一个列表时，它会将其格式化为一个大字符串。学生需要能够从文件中“读取”数据，以隔离 ID 号并返回学生（例如）。

我知道有几种方法可以做到这一点，例如，正则表达式、转换为字符串和使用 split 方法，但出于教学目的，我会对最简单、最优雅的方法（以及优雅，我的意思是避免多个不必要的步骤）。理想情况下，有没有办法直接从文本文件中以所需格式将其读入列表：

例如，

而不是当前格式（其中还包括我需要删除的 \n）：

['001,Joe,Bloggs,Test1:99,Test2:100,Test3:33\n', '002,Ash,Smith,Test1:22,Test2:63,Test3:99\n']

要求的格式：1d 或 2d 列表，如下所示

[['001','Joe','Bloggs','Test1:99','Test2:100','Test3:33'],['002','Ash','Smith','Test1:22','Test2:63','Test3:99']]

我很高兴人们发布包括 reg ex 和 split string 在内的解决方案，因为它会帮助其他人，但是有没有更简单的方法？

带有文本文件的完整代码列表（在线复制：

https://repl.it/J8jB/2

代码：

f = open("studentinfo.txt","r") 
myList = []
for line in f:
    myList.append(line)
print(myList)
print()
print()
print(myList[0])
myList.split(",")
print(myList)

#split the list where all the individual elements in the current string (in the list) are split up at the ","

文本文件：

001,Joe,Bloggs,Test1:99,Test2:100,Test3:33
002,Ash,Smith,Test1:22,Test2:63,Test3:99

Answer 1

一旦构建了列表（或直接将文件句柄设为l，则无需先存储列表），我只需将rstrip 和split 放在这样的列表理解中：

l = ['001,Joe,Bloggs,Test1:99,Test2:100,Test3:33\n', '002,Ash,Smith,Test1:22,Test2:63,Test3:99\n']

newl = [v.rstrip().split(",") for v in l]

print(newl)

结果：

[['001', 'Joe', 'Bloggs', 'Test1:99', 'Test2:100', 'Test3:33'], ['002', 'Ash', 'Smith', 'Test1:22', 'Test2:63', 'Test3:99']]

对于平面列表，请改为使用双循环（或使用itertools.chain.from_iterable，有很多方法可以做到这一点）：

newl = [x for v in l for x in v.rstrip().split(",")]

没有 listcomps（只是为了“可读性”，当你不习惯 listcomps 时，然后切换到 listcomps :)）：

newl = []
for v in l:
    newl.append(v.rstrip().split(","))

（使用extend 而不是append 来获取平面列表）

当然，我总是忘记提及csv，它的默认分隔符为逗号并去掉换行符：

import csv
newl = list(csv.reader(l))

flat（这次使用itertools）：

newl = list(itertools.chain.from_iterable(csv.reader(l)))

（l 可以是csv 模块的文件句柄或行列表）

Answer 2

这是 csv 模块的一个很好的用例：

import csv

with open("studentinfo.txt","r") as f:
    rd = csv.reader(f)
    lst = list(rd)    # lst is a list of lists in expected format
    ...               # further processing on lst

或者，逐行处理文件很简单

with open("studentinfo.txt","r") as f:
    rd = csv.reader(f)
    for row in rd:          # row is list of fields
        ...                 # further processing on row