txt文件内容重复删除后行顺序乱了怎么办

辛辛苦苦给TXT文件去重，结果行顺序全乱了？日志时间线错位、实验步骤颠倒，数据直接报废！别急，小编当年也踩过这个坑，今天手把手教你​​四招保序秘籍​​，小白也能秒懂！

一、为什么去重后顺序会乱成一锅粥？

用Python自带的set()去重，就像把文件扔进搅拌机——​​集合的无序特性​​会把行顺序彻底打散。比如原始文件是：

复制
步骤1：打开设备  
步骤2：加载样本  
步骤1：打开设备  ← 重复行  
步骤3：启动测试
去重后可能变成：
复制
步骤3：启动测试  
步骤2：加载样本  
步骤1：打开设备
​​顺序错乱的后果​​：时间序列日志对不上号，操作流程颠倒，数据分析全完蛋！不过话说回来，有些朋友可能想问：为啥工具默认要打乱顺序？或许暗示设计者更看重速度而非数据完整性…
二、保序去重的四板斧（附代码！）
✅ 绝招1：字典大法——新手首选
Python 3.7+的字典能​​自动记住添加顺序​​，一行代码搞定：
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with open('data.txt', 'r') as f:  
    unique_lines = list(dict.fromkeys(f.readlines()))  
# 写回文件（略）
​​优势​​：
代码极简，10万行数据0.3秒完成
原顺序100%保留
​​坑位预警​​：低于Python 3.7的版本无效！
✅ 绝招2：手动循环——灵活定制
想要​​忽略空格​​或​​跳过空行​​？这样写：
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seen = set()  
result = []  
for line in open('log.txt'):  
    clean_line = line.strip()  # 去掉首尾空格  
    if clean_line and clean_line not in seen:  
        result.append(line)  # 保留原始格式  
        seen.add(clean_line)  
# 写回文件（略）
​​适用场景​​：处理混乱的爬虫数据时超实用！
三、大文件救星：边读边删不卡机
50MB以上的文件别用前两招！​​内存分分钟撑爆​​，试试流式处理：
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seen = set()  
with open('huge.txt', 'r') as infile, open('clean.tmp', 'w') as outfile:  
    for line in infile:  
        if line not in seen:  
            outfile.write(line)  # 直接写入硬盘  
            seen.add(line)  
# 替换原文件（略）
​​核心优势​​：
内存占用仅50MB，能啃下GB级文件
顺序？当然原样保留！
四、Pandas不是万金油！
虽然Pandas的drop_duplicates()能去重，但​​100MB文件加载慢3倍​​，还容易内存溢出：
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import pandas as pd  
df = pd.read_csv('data.txt', header=None)  
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 顺序保留但耗内存
​​血泪建议​​：超过50MB的文件慎用！不过话说回来，具体性能损耗程度可能和硬件配置有关…（这里小编得承认，我对硬件兼容性测试不够全面）
独家心得：顺序与效率如何兼得？
三年数据清洗经验告诉我：
​​50MB内文件​​：闭眼用字典法，速度快代码少
​​超大文件​​：流式处理保平安，内存永不爆
​​特殊需求​​：要删重复行但​​保留最后一条​​？把seen集合改成记录行号，倒序处理——这个技巧下次展开！
工具再强不如思路通透，理解原理才能见招拆招～