程序开发必看：Python读取txt文件在哪存放最合理？详解5大路径选择策略

​​“为啥我Python读不到txt文件？明明代码没错啊！”​​ 这种崩溃瞬间，博主经常遇到的——路径放错位置，代码再牛也白搭！今天小编就掰开揉碎讲透5种存放策略，看完你就能避开99%的坑！

​​一、项目根目录：新手最省心的选择​​

​​适用场景​​：单文件脚本、临时测试

直接把txt扔在.py同目录下，用文件名就能直读：

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with open('data.txt', 'r') as f:  # 连路径都不用写！
    print(f.read())
​​优点​​：
代码简洁，移植时不改路径
避免FileNotFoundError报错
​​致命缺点​​：
项目结构一复杂，文件堆一起像垃圾场！
​​二、相对路径子目录：团队协作的刚需​​
​​适用场景​​：多模块项目、分类管理文件
比如建个/data文件夹专放txt，用os.path.join自动适配系统分隔符（Windows用\，Linux用/）：
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import os
current_dir = os.path.dirname(__file__)  # 获取当前脚本位置
file_path = os.path.join(current_dir, 'data', 'log.txt')  # 智能拼接路径
​​避坑指南​​：
别用os.getcwd()！工作目录运行时可能变
用__file__定位脚本位置最稳
​​三、绝对路径：跨磁盘读文件的狠招​​
​​适用场景​​：读取系统固定位置的配置（如C盘日志、D盘备份）
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# Windows示例
path = r'C:\Users\admin\AppData\config.txt'  # 加r防转义
# Linux示例
path = '/var/log/service_log.txt'
​​优点​​：精准定位，不受工作目录影响
​​痛点​​：
换台机器路径全失效！
解决方案：​​用配置文件动态替换​​
json复制
// config.json
{ "log_path": "/your/custom/path" }
代码读取配置：
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import json
with open('config.json') as conf:
    path = json.load(conf)['log_path']
​​四、环境变量：运维大佬的终极武器​​
​​适用场景​​：服务器部署、敏感路径隔离（如密钥文件）
​​步骤​​：
设环境变量（Linux命令行）：
bash复制
export API_LOG=/mnt/secret_logs/access.txt
Python代码调用：
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import os
log_path = os.getenv('API_LOG')  # 安全读取路径
​​为什么强​​：
路径不写死在代码里，防泄露
多环境切换只需改变量值
​​五、网络路径：云端时代的骚操作​​
​​适用场景​​：读取CDN资源、实时更新数据
直接用requests拉取网络txt：
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import requests
url = "https://api.example.com/data.txt"
response = requests.get(url)
data = response.text  # 直接当字符串用！
​​适用场景​​：
爬虫抓取公开数据集
分布式系统共享配置
​​五大策略对比：按需求闭眼选​​
​​策略​​
优点
缺点
适用场景
项目根目录
零配置，开箱即用
文件混乱难维护
单文件脚本
相对路径子目录
结构清晰，跨平台兼容
需代码拼接路径
多模块项目
绝对路径
精准定位固定位置
移植需手动修改
本地固定存储
环境变量
安全灵活，便于运维
配置略复杂
服务器/敏感数据
网络路径
实时更新，无本地存储
依赖网络稳定性
云端资源读取
​​个人心得​​：
​​小型工具​​：直接用项目根目录，省心第一！
​​协作开发​​：必选相对路径+子目录，结构清爽才是王道
​​生产环境​​：上环境变量或配置文件，不然半夜部署准被同事骂
最后唠叨一句：路径别写死！​​用pathlib替代os.path​​，代码更简洁——
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from pathlib import Path
file = Path(__file__).parent / "data" / "text.txt"  # 链式写法yyds！
小编建议大家，重要文件记得​​本地+云端双备份​​，硬盘崩了也不慌！