要把txt导入Python，先按内容结构与规模选工具：简单文本用open与with逐行读取，表格型或分隔符文本用pandas.read_csv（可chunksize分块），数值矩阵用NumPy的loadtxt或genfromtxt；同时明确encoding与newline处理，必要时用utf-8-sig去BOM并利用charset检测编码；面向大文件采用流式与分块、明确dtype降内存，配合日志、异常与数据校验提升稳定性；在团队协作中将解析模块化并结合项目管理系统沉淀规则与脚本，形成可复用的数据入口能力。

本文系统阐述了在Python中导入TXT的多种方法与工程化策略：根据文本形态选择open迭代、csv、pandas或numpy，明确编码与换行处理，结合分块并行与压缩流式提升性能，并以日志审计与测试保障稳定性。在实际场景中，应统一路径与编码规范，采用可复用的清洗管道与协作流程，把TXT尽早转换为更高效的存储格式，以实现从原始文本到分析洞察的高质量落地。