Python如何通过指定关键词读取txt文件中对应变量的数据集

结论 #

可以通过关键词匹配的方式实现按A、B、C、D变量名读取对应数据，不需要依赖行号索引。

实现步骤 #

首先导入所需依赖：

import re
import ast
import numpy as np

然后读取文件内容并按变量名解析：

# 读取文件全部内容
with open('dict.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 正则匹配所有变量名和对应的值，自动适配跨行内容
pattern = re.compile(r'([A-Z])\s*=\s*([\s\S]*?)(?=\n[A-Z]\s*=|\Z)')
matches = pattern.findall(content)

data = {}
for var_name, var_value in matches:
    # 处理值中的空格、换行，转换为合法Python字面量格式
    formatted_val = re.sub(r'\s+', ' ', var_value.strip())
    formatted_val = formatted_val.replace('[ ', '[').replace(' ]', ']').replace(' ', ',')
    # 安全解析为Python对象
    parsed_val = ast.literal_eval(formatted_val)
    # 单独处理B变量为ndarray类型
    if var_name == 'B':
        parsed_val = np.array(parsed_val)
    data[var_name] = parsed_val

结果验证 #

直接通过变量名索引即可读取对应类型的数据：

print(type(data['A']))  # 输出 <class 'dict'>
print(type(data['B']))  # 输出 <class 'numpy.ndarray'>
print(type(data['C']))  # 输出 <class 'float'>
print(type(data['D']))  # 输出 <class 'list'>

注意事项 #

• 上述正则默认变量名为单个大写字母，如果你后续有其他变量命名规则，可自行调整正则表达式
• 这里使用ast.literal_eval代替eval做解析，只会处理Python字面量，不会执行任意代码，安全性更高

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Drizzle