Python读取数据文件主要通过内置函数和标准库实现，常用方法包括使用open()函数打开文件，以及利用csv、json、pickle等模块处理特定格式文件。

1. 使用open()函数读取文件

open()函数用于打开文件，返回一个文件对象，通过该对象可进行读写操作。

基本语法：

file_object = open(file_name, mode)

示例：

# 打开一个文本文件并读取内容
with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
    print(content)

2. 使用csv模块读取CSV文件

csv模块用于处理CSV文件，提供reader()函数逐行读取CSV文件。

示例：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

3. 使用json模块读取JSON文件

json模块用于处理JSON文件，提供load()函数将JSON文件内容加载为Python对象。

示例：

import json

with open('example.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

4. 使用pickle模块读取Pickle文件

pickle模块用于处理Pickle文件，提供load()函数将Pickle文件内容反序列化为Python对象。

示例：

import pickle

with open('example.pkl', 'rb') as file:
    data = pickle.load(file)
    print(data)

5. 使用pandas库读取多种格式文件

pandas库提供强大数据处理功能，支持读取CSV、Excel、SQL等多种格式文件。

示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df_csv = pd.read_csv('example.csv')
print(df_csv)

# 读取Excel文件
df_excel = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df_excel)

通过上述方法，Python能够灵活读取各种数据文件，满足不同应用场景需求。根据文件格式选择合适方法，确保数据读取正确高效。