使用Python做数据处理时，常用的读取/加载文件txt方法有以下几种：

1. numpy.loadtxt()方法
2. pandas.read_csv()方法
3. open文件方法

以前处理几K或几M的小数据集时，通常习惯使用第一种方法，没有发现有何问题。但今天突然发现，当处理数据samples个数有约38万、浮点类型、文件大小约20M的大型数据时，在内存足够的前提下，发现在Spyder中需要加载很久很久……于是寻找并对比了其他加载文件的改进方法，发现pandas.read_csv()方法及open方法都比numpy.loadtxt()方法的快了一个数量级。另外，由于文件操作涉及加载mat文件，顺便把scipy.io中的loadmat()方法拿过来对比了一下。

测试代码如下：

import datetime 
import numpy as np
import scipy.io as scio
import pandas as pd
# loadtxt
start = datetime.datetime.now()
np_data = np.loadtxt('big_data.txt') 
stop = datetime.datetime.now()
print(stop-start)
# read_csv
start = datetime.datetime.now()
pd_data = pd.read_csv('big_data.txt')
stop = datetime.datetime.now()
print(stop-start)
# open
start = datetime.datetime.now()
a = open('big_data.txt', 'r')
open_data= np.array(a.readlines())
a.close()
stop = datetime.datetime.now()
print(stop-start)
# loadmat
start = datetime.datetime.now()
mat_dict = scio.loadmat('big_data.mat')
mat_data = mat_dict['v0']
stop = datetime.datetime.now()
print(stop-start)

可见，在不考虑成百上千G\TB级别的大数据的前提下（此时大概率需要考虑大数据储存和分析手段去解决，涉及到诸如Spark、Hadoop、分布式等技术，不在讨论之列），几种方式读取文件的操作代码行数差不多，无非可能多一步list、dataframe、array间的互转操作而已，因此对于一般的数据分析够用。

基于上述代码和数据的测试结果（时间消耗）如下：

0:00:12.513535
0:00:00.525636
0:00:01.146893
0:00:00.177526

显然，在数据量大小一样的前提下，以耗时降序排列：

• numpy的loadtxt方法最慢，用时约12.5s。
• open文件的方法稍快，用时约1.1s。
• pandas的read_csv方法更快，用时约0.5s。
• scipy.io的loadmat方法最快，用时约0.2s。

因此，数据量达到20M、30万个samples的级别的txt格式文件时：

• 需要避免使用loadtxt方法，推荐使用pandas的read_csv而不用转换文件格式。
• 在数据源头，可以考虑将数据存为mat格式文件（比如我经常用python处理其他人提供的matlab生成的mat文件）。

最后，再次说明：以上仅仅是对20M级别的数据，在Spyder IDE环境下做的时间消耗的简单对比，可能不适用其他环境或大数据情形下。