Python如何读取存储1600万位圆周率的长数值TXT文件并保存为列表

你现有的参考代码存在选型错误：用pandas的read_csv处理纯圆周率数值的文本文件并不合适，read_csv是用来读取带分隔符的结构化表格数据的，如果你的pi.txt是连续存储的圆周率数字（仅含数字、小数点和换行符），用这个方法读取不仅会出现格式解析错误，还会增加不必要的性能开销。

1600万位的圆周率文本实际体积仅十几MB，绝大多数设备都可以直接全量加载，你可以直接用Python原生文件操作实现需求，不需要引入第三方依赖：

方案1：全量读取（适合绝大多数场景） #

# 打开文件读取全部内容
with open('/home/pp/Pictures/pi.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
# 过滤非数字字符（去掉小数点、换行、空格等无效内容），逐位转成列表元素
pi_list = [int(char) for char in content if char.isdigit()]

如果你的文件体积更大、担心内存溢出，可以用逐块读取的方式处理：

方案2：逐块读取（适合超大型文件避免内存溢出） #

pi_list = []
# 单次读取1MB内容，可根据设备内存调整块大小
chunk_size = 1024 * 1024
with open('/home/pp/Pictures/pi.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    while True:
        chunk = f.read(chunk_size)
        # 读到文件末尾结束循环
        if not chunk:
            break
        # 逐位处理当前块的有效数字
        for char in chunk:
            if char.isdigit():
                pi_list.append(int(char))

以上两种方案最终得到的pi_list就是按顺序存储圆周率每一位数字的列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vicente Romero