以下笔记是我在 xue.cn 学习群之数据分析小组所整理分享的心得。相关背景是：我选择中文词频统计案例作为考察大家python基础功掌握程度。

以小见大，下面是2个小技能的具体实战：

• 如何灵活地处理文件读取
• 如何把数据处理为自己想要的数据类型

方法1：

拷贝文章时，直接把内容赋值给一个变量，保存到一个 .py 文件中。然后在脚本中，导入它。

存储文章的文件 article.py

content = """ 复制的文章内容 """
复制代码

存储脚本的文件 my_code.py

from article import content
复制代码

方法2：

拷贝文章内容到一个txt文件（通常人们都这么干）。直接读取文件内容。

用 read() 方法能直接生成字符串。

with open('test.txt','r',encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
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方法3：

用readlines()或readline()结合 for 迭代来自己构成 字符串。

比如 bsdzsz 的代码片段：

data = ''
with open('test.txt', 'r',encoding='utf-8') as f:
    for line in f.readlines():
        line = line.strip()
        data += line

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当然，还有更多方法。以上3种方法对于零基础新人都很友好，刚刚掌握一点皮毛就可以搞定。

从这个方法举例中，大家可以初步建立一个意识：同一个数据（文章内容），其存储形式可能是多样的（.py文件的一个字符串变量被别的.py文件调用，或一个常规的txt文件），我们去取那个数据的方法也是多样的。