python3中如何输入多行数据

在Python3中，使用多种方法输入多行数据，包括使用input()函数与循环、读取文件内容、使用sys.stdin.read以及list comprehensions。最常用的方法是通过input()函数与循环相结合，这使得用户能够在控制台中输入多行数据，直到某个特定的条件被满足。下面将详细介绍其中的一种方法。

在Python中，通过input()函数结合循环可以方便地实现多行输入。我们可以使用一个空字符串或特定的标记来终止输入。例如，可以设置一个标记符号如“END”来结束输入。使用while循环不断读取用户输入的每一行，并将其存储在一个列表中，直到用户输入“END”为止：

data = []
while True:
    line = input()
    if line == "END":
        break
    data.append(line)

一、使用`input()`函数与循环

使用input()函数和循环是一种常见的多行数据输入方法。这种方法适用于控制台交互式数据输入。

示例代码：

print("Enter your data (type 'END' to finish):")
data = []
while True:
    line = input()
    if line == "END":
        break
    data.append(line)
print("You entered:")
for line in data:
    print(line)

在上面的代码中，用户可以输入多行数据，直到输入“END”结束输入。输入的数据被存储在列表data中，最后打印出所有输入的数据。

优点：

简单直观：适合初学者，容易理解和实现。
灵活性高：可以根据需要自定义结束标记。

缺点：

适合小规模数据输入：不适合处理非常大量的数据。

二、使用`sys.stdin.read()`

对于需要输入较大规模数据的情况，sys.stdin.read()是一个更好的选择。它可以一次性读取所有输入的数据，直到EOF（End Of File）结束。

示例代码：

import sys
print("Enter your data (Ctrl+D to finish):")
data = sys.stdin.read()
print("You entered:")
print(data)

在Unix系统中，用户可以通过按下Ctrl+D来结束输入，而在Windows系统中，用户可以按下Ctrl+Z然后按回车键结束输入。

优点：

适合大规模数据输入：可以一次性读取大量数据。
高效：一次性读取数据，减少了循环的开销。

缺点：

不适合交互式输入：不适合需要逐行处理的交互式输入场景。

三、从文件读取数据

如果输入数据已经存在于文件中，可以通过Python的文件操作函数读取多行数据。这种方法适用于从文件中读取数据的情况。

示例代码：

filename = "data.txt"
with open(filename, "r") as file:
    data = file.readlines()
print("Data read from file:")
for line in data:
    print(line.strip())

在上面的代码中，我们打开一个名为data.txt的文件，并使用readlines()方法读取所有行，然后逐行打印。

优点：

适合批处理数据：适用于从文件中读取大规模数据。
方便：不需要手动输入数据。

缺点：

依赖外部文件：需要提前准备好数据文件。

四、使用`list comprehensions`

在需要简洁的代码时，可以使用列表推导式（list comprehensions）来处理多行输入。这种方法结合了input()函数与列表推导式，适用于较简单的多行输入场景。

示例代码：

print("Enter your data (type 'END' to finish):")
data = [line for line in iter(input, "END")]
print("You entered:")
for line in data:
    print(line)

在上面的代码中，使用iter(input, "END")创建一个迭代器，当用户输入“END”时结束输入。

优点：

简洁：代码简洁，易于阅读。
高效：利用列表推导式的高效性能。

缺点：

不适合复杂输入：适用于较简单的多行输入场景。

五、使用`sys.stdin`与`splitlines()`

在需要读取多行输入并将其分割为单行处理时，可以结合sys.stdin.read与splitlines()方法。这种方法适用于需要逐行处理大量输入数据的情况。

示例代码：

import sys
print("Enter your data (Ctrl+D to finish):")
data = sys.stdin.read().splitlines()
print("You entered:")
for line in data:
    print(line)

在上面的代码中，使用sys.stdin.read().splitlines()读取所有输入数据并按行分割，存储在列表data中。

优点：

适合大规模数据输入与处理：结合了读取与逐行处理的优点。
高效：一次性读取数据，减少了循环的开销。

缺点：

不适合交互式输入：不适合需要逐行处理的交互式输入场景。

六、结合`sys.stdin`与`map()`

在需要对输入数据进行预处理或转换时，可以结合sys.stdin.read与map()方法。这种方法适用于需要对输入数据进行预处理的场景。

示例代码：

import sys
print("Enter your data (Ctrl+D to finish):")
data = list(map(str.strip, sys.stdin.read().splitlines()))
print("You entered:")
for line in data:
    print(line)

在上面的代码中，使用map(str.strip, sys.stdin.read().splitlines())对每行数据进行预处理（去除首尾空格），并存储在列表data中。

优点：

适合预处理数据：可以对输入数据进行预处理或转换。
高效：结合了读取与预处理的优点。

缺点：

不适合交互式输入：不适合需要逐行处理的交互式输入场景。

七、使用`pandas`库读取数据

在需要处理结构化数据时，可以使用pandas库读取数据。这种方法适用于需要处理表格数据的场景。

示例代码：

import pandas as pd
filename = "data.csv"
data = pd.read_csv(filename)
print("Data read from file:")
print(data)

在上面的代码中，我们使用pandas库的read_csv方法读取一个名为data.csv的文件，并打印数据。

优点：

适合处理结构化数据：特别适用于处理表格数据。
功能强大：pandas库提供了丰富的数据处理功能。

缺点：

依赖外部库：需要安装pandas库。
适用场景有限：主要适用于处理结构化数据。

八、使用`numpy`库读取数据

在需要处理大规模数值数据时，可以使用numpy库读取数据。这种方法适用于需要处理数值数据的场景。

示例代码：

import numpy as np
filename = "data.txt"
data = np.loadtxt(filename)
print("Data read from file:")
print(data)

在上面的代码中，我们使用numpy库的loadtxt方法读取一个名为data.txt的文件，并打印数据。

优点：

适合处理数值数据：特别适用于处理大规模数值数据。
高效：numpy库提供了高效的数值计算功能。

缺点：

依赖外部库：需要安装numpy库。
适用场景有限：主要适用于处理数值数据。

总结

在Python3中，有多种方法可以输入多行数据，每种方法适用于不同的场景。通过结合input()函数与循环、使用sys.stdin.read、从文件读取数据、使用列表推导式等方法，可以根据具体需求选择合适的输入方式。对于处理结构化数据和数值数据，pandas和numpy库提供了强大的数据处理功能。选择合适的方法可以提高代码的效率和可读性。

无论是处理小规模交互式输入、大规模数据输入，还是结构化数据和数值数据，Python都提供了灵活多样的解决方案。根据具体需求选择合适的方法，可以更好地实现多行数据输入，并进行后续的数据处理和分析。