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本文的.txt文本转list的问题，还是由机器学习中的CountVectorizer词袋模型所引起的。停用词列表需要一个list格式变量，而停用词列表又基本上都存放在.txt文本文件里面。所以，这里需要对两者做个转化。本文代码的输入是stopwords.txt文本，输出是类型为list的stop_words_list变量。

苏南大叔：python读取文本文件，按行分割为list格式的最佳实践 - 按行分割
python读取文本文件，按行分割为list格式的最佳实践（图2-1）

苏南大叔的“程序如此灵动”技术博客，记录苏南大叔的代码经验总结。本文测试环境：win10，python@3.11.0。注意：本文的代码里面如果出现了set的字样，就意味着顺序被打乱了，因为set天然无序。

方案一

# rb：代表二进制文件
with open("./stopwords.txt", "rb") as fp:
    stopwords = fp.read().decode("utf-8")
stop_words_list = list(set(stopwords.splitlines()))
print(stop_words_list)
Python

这个方案是先整体读取.txt文本，然后使用基于str类型的.splitlines()进行分割形成数组。

苏南大叔：python读取文本文件，按行分割为list格式的最佳实践 - 文本文件转list
python读取文本文件，按行分割为list格式的最佳实践（图2-2）

方案二

# r：代表文本文件
stop_words_list = []
with open("./stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    lines = f.readlines()                      # ['苏南大叔\n', '技术博客\n', '北京大学']
    for line in lines:
        stop_words_list.append(line.strip())   # ['苏南大叔', '技术博客', '北京大学']
stop_words_list = list(set(stop_words_list))
print(stop_words_list)
Python

这个方案是本来就是按行读取，只不过是再遍历加工了一次。

方案三

with open("./stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    lines = f.readlines()
stop_words_list=list(set( [x.strip() for x in lines] ))
Python

和上一个方案差不多，就是写法更简洁了一些。里面使用了推导式的写法，参考：

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结语

代码最后，先转化为set，再转为list的原因是：利用set天然去重的特性，去掉文本中的重复项目。当然，带来的副作用就是set的天然无序特性。得出的结果可能和原本的设置顺序存在差异。

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