如何使用Python读取公共远程服务器上的文件且无需下载？

open()函数仅支持读取本地文件系统路径，无法直接解析HTTP协议的URL，因此会抛出文件不存在的错误。你可以采用以下几种方案直接读取线上TSV文件内容，所有方案均将内容加载到内存，不会写入本地磁盘：

方案1：使用pandas直接读取（数据处理场景首选） #

如果你的场景需要处理结构化TSV数据，pandas原生支持从URL加载文件，代码最简洁：

import pandas as pd

tsv_url = "http://afakesite.org/myfile.tsv"
# sep指定为制表符，和读取本地TSV的参数完全一致
df = pd.read_csv(tsv_url, sep="\t", encoding="utf-8")

colab等常用在线运行环境默认已安装pandas，无需额外安装依赖。

方案2：使用requests库读取（通用场景） #

如果只需要逐行读取原始文本内容，用requests发送HTTP请求即可：

import requests

tsv_url = "http://afakesite.org/myfile.tsv"
response = requests.get(tsv_url)
# 校验请求是否成功
response.raise_for_status()
# 直接获取解码后的文本内容
tsv_text = response.text

# 逐行处理示例
for line in tsv_text.splitlines():
    row = line.split("\t")
    # 后续自定义处理逻辑

如果站点有反爬限制，可在请求中添加User-Agent模拟浏览器访问：

response = requests.get(tsv_url, headers={
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
})

方案3：使用Python标准库urllib（无需安装第三方依赖） #

如果运行环境不允许安装第三方库，可以用内置的urllib实现：

from urllib.request import urlopen

tsv_url = "http://afakesite.org/myfile.tsv"
with urlopen(tsv_url) as f:
    tsv_text = f.read().decode("utf-8")
    # 后续处理逻辑和方案2一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Trag0