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大部分可用数据都存储在文本文件中。这些数据可能是非结构化的文本，例如社交媒体推文或文学作品，也可能是结构化的数据，其中每一行表示一条记录，多个字段之间通常由逗号、制表符或管道符“|”分隔。在实际应用中，文本文件可能会非常大，甚至分布在几十或数百个文件中。此外，这些数据可能存在完整性问题或包含大量不干净数据（dirty data）。尽管面临诸多挑战，读取和使用文本文件数据的需求依然不可避免。
只要存在数据文件，就需要从文件中提取数据并转换为有用格式，然后执行后续操作。这个过程有一个标准术语——ETL（Extract-Transform-Load）。抽取是从数据源中读取数据并对其内容进行解析；转换则是清洗数据、规格化（normalize）以及对数据记录进行组合、分解或重组；加载则是将处理后的数据存储到目标位置，可以是另一个文件或数据库。
ETL的第一步是抽取，这涉及文件的打开和内容读取操作。看似简单的文件操作，在实际应用中却面临许多挑战。例如，文件可能过大，无法一次性加载到内存进行处理。在这种情况下，开发者需要编写高效的代码，每次仅处理文件的一小部分数据，这种方法可能需要更复杂的逻辑设计。
此外，文件可能包含大量不干净数据（例如重复记录、缺失值或错误信息），这些问题需要在抽取过程中进行初步处理，或者在转换阶段进行清理。这使得读取数据的阶段变得更加复杂，不仅仅是简单的文件操作，还涉及数据质量保证的初步工作。
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