Python读取文本文件的核心方法是使用内置的open()函数结合文件操作模式（如'r'表示读取），配合read()、readline()或readlines()等方法实现高效内容提取，适用于处理日志、数据分析等场景。

1. 基础读取方法
   通过with open('file.txt', 'r') as f:确保文件安全打开与关闭，f.read()一次性读取全部内容为字符串，适合小文件；f.readlines()返回行列表，便于逐行处理。

2. 大文件优化策略
   使用for line in f:迭代逐行读取，避免内存溢出，尤其适合GB级日志文件。结合strip()或split()可清理数据格式，提升后续处理效率。

3. 编码与异常处理
   指定编码（如encoding='utf-8'）解决乱码问题，通过try-except捕获FileNotFoundError等异常，增强代码健壮性。

4. 进阶应用场景
   结合pandas库的read_csv()可快速解析结构化文本；json.load()处理JSON文件；正则表达式匹配复杂文本模式，扩展Python的文本处理能力。

掌握这些方法能灵活应对不同文本读取需求，从简单配置解析到海量数据清洗均可高效完成。