假设您有一个名为file.txt的文件，其中包含以下内容：

subjects ENGLISH, MATHS, SCIENCE

Joe, A, A, B

Dave, A, B, C

Will, D, D, E

尝试使用*解包：

results = {}
with open('file.txt') as file:
    _, *subjects = next(file).split(' ')  # Read header row
    subjects = [s[:-1] for s in subjects]  # Remove trailing comma/newline from subjects
    for line in file:
        if line != '\n':  # Skip empty lines
            name, *grades = line.strip().split(', ')
            results[name] = dict(zip(subjects, grades))
print(results)

您也可以在程式码中定义主旨，并完全略过标题列：

subjects = ['ENGLISH', 'MATHS', 'SCIENCE']
results = {}
with open('file.txt') as file:
    next(file)  # Skip header row since we have defined subjects in code...
    for line in file:
        if line != '\n':  # Skip empty lines
            name, *grades = line.strip().split(', ')
            results[name] = dict(zip(subjects, grades))
print(results)

输出：

{'Joe': {'ENGLISH': 'A', 'MATHS': 'A', 'SCIENCE': 'B'}, 'Dave': {'ENGLISH': 'A', 'MATHS': 'B', 'SCIENCE': 'C'}, 'Will': {'ENGLISH': 'D', 'MATHS': 'D', 'SCIENCE': 'E'}}

我们可以使用pd.read_csv()读取文件，并使用以下语句将pd转换为字典：df.to_dict('index')

您可以将文本文件转换为CSV

Name, ENGLISH, MATHS, SCIENCE

Joe, A, A, B

Dave, A, B, C

Will, D, D, E

然后使用Pandas的库来读取CSV文件并将其转换成字典。

>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv('file_path.csv',index_col='Name').transpose().to_dict()

{'乔'：{'英语'：“A”、“数学”：“A”、“科学”：“B”}，“戴夫”：{'英文'：“A”、“数学”：“B”，“科学”：“C”}，“威尔”：{'英文'：“D”、“数学”：“D”、“科学”：'E'}}